不确定条件下速度时变VRPTW问题
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作者:
作者单位:

(1. 航空电子系统综合技术重点实验室,上海200233;2. 空军工程大学航空航天工程学院,西安710051)

作者简介:

李兵飞(1987-), 男, 工程师, 从事无人机任务规划、系统优化与决策等研究;熊智勇(1973-), 男, 高级工程师, 从事系统工程的研究.

通讯作者:

E-mail: zhaoxiaolin00@mails.tsinghua.edu.cn

中图分类号:

O221.6

基金项目:

航空科学基金项目(20145596024).


Uncertain time-dependent vehicle routing problem with time window
Author:
Affiliation:

(1. Laboratory of Science and Technology on Avionics Integration Technologies,Shanghai 200233,China;2. School of Aeronautics and Astronautics Engineering,Air Force Engineering University,Xián710051,China)

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    摘要:

    构建了不确定条件下速度时变的VRPTW问题模型(UTDVRPTW),设计了一种改进的双重进化人工蜂群算法求解该模型.在需要两点进行操作的搜索过程中,采用一点随机选取,另一点通过遍历可行解,以其中最优解确定位置的半随机式搜索策略改进插入点算子和逆转序列算子,分别在两对以及三对城市间距离之和的解空间维度上交叉搜索,并应用到局部搜索中构成双重进化过程.实验结果验证了所提出算法的有效性以及解决UTDVRPTW的可行性.

    Abstract:

    The uncertain time dependent vehicle routing problems with time windows(UTDVRPTW) is proposed by introducing the uncertain theory and obtaining the minimal expected total cost as the goal. A variation of artificial bee colony algorithm is proposed to solve the problem. In the search process of requiring two points operating, the half stochastic optimal searching strategy is used to improve the traditional insertion operator and inversion operator, in which one point is randomly selected, and another point is selected by traversing the feasible solution space. Cross search is done respectively in the sum of the distance between different cities in the solution space and applied to the dual evolution form of local search. Experimental results show the effectiveness and feasibility of the proposed algorithm for solving the UTDVRPTW.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

李兵飞,熊智勇,张建业,等.不确定条件下速度时变VRPTW问题[J].控制与决策,2017,32(5):804-810

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  • 在线发布日期: 2017-05-11
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