布鲁诺·萨利泽·维埃拉;格拉德斯顿·马托斯·里贝罗;劳拉·巴伊恩塞 基于可变分集控制和邻域搜索的元启发式算法求解异构站点相关的多站点多行程周期车辆路径问题。 （英语） Zbl 07706587号 计算。操作。物件。 153，文章ID 106189，22 p.（2023）. 小结：车辆路线规划是供应链中涉及的一个主要问题。在实际环境中，我们可以发现涉及大量客户或约束的情况，这表明应该避免使用精确方法。在这种背景下，本文提出了两种元算法，用于解决一个复杂的问题，即异构站点相关的多报告多行程周期车辆路径问题（HSDMDMTPVRP）。HSDMDMTPVRP是在汽车行业中发现的一个实际问题，它考虑了几个著名的车辆路径问题（VRP）。第一个元启发式算法是对统一混合遗传搜索（UHGS）的改进，它考虑了先进的多样性控制、可行性控制和重启机制。第二种是一种新的元启发式算法，称为自适应可变邻域竞赛（AVNR），它将可变邻域搜索和自适应机制与通过多样性机制管理的不断缩小的种群集成在一起。这两种方法也用于求解VRP的一些变体：异构VRP、站点相关VRP、周期VRP和多行程VRP。我们的计算实验使用了文献中398个具有通用代码路径的可用实例，并为HSDMDMTPVRP提供了20个新实例。元启发式算法只使用一组参数求解所有实例，结果优于或呈现了几种最先进的算法找到的相同解，表明了这些方法的良好性能。在之前测试的398个文献实例中，提出的元启发式发现了140个新的最著名的解决方案和209个最著名的方案。对于其余的实例，这两种方法的结果都非常接近已知的最佳结果。 MSC公司： 900亿 运筹学与管理科学 关键词：车辆路径问题;元启发式;异构VRP;站点相关VRP;多仓库VRP;定期VRP;多行程VRP 软件：METSlib公司;VRP公司;irace公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{B.S.Vieira}等人，计算。操作。第153号决议，文章ID 106189，22 p.（2023；Zbl 07706587） 全文： 内政部 参考文献： [1] 阿隆索，F。；Alvarez，M.J。；Beasley，J.E.，《具有多车辆行程和可达性限制的周期性车辆路径问题的禁忌搜索算法》，J.Oper。Res.Soc.，59、7、963-976（2008）·Zbl 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