大规模配送的二阶段路径优化模型及其算法设计

admin · 发表于 2024-2-18 16:23:41

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雅宝题库解析：
物流配送中车辆路径题目（VRP, vehicle routing problem）在过去的几十年中由于很强的应用背景得到了学术界广泛的关注，成为运筹学领域最热门的研究题目之一。对于VRP题目的研究，设计高效且性能优良的算法，对于提高企业货物配送水平，增强客户满意度，节约物流运输成本有着重要的意义。然而由于VRP题目本身的复杂性，以往的研究一般建立在十分理想的小规模环境中，随着信息科技和计算机技术等工具科学的发展，进一步完善或解决过去没能解决的题目成为了可能。本文结合大规模配送题目和实际生活中配送的特点，建立了带时间窗和客户需求可分割的数学模型，并提出二阶段启发式算法。首先，根据实际情况中相距较近的客户往往由同一辆货车进行服务的特点，引入基于密度的聚类算法，将满足一定条件的客户划为一个区域。对区域内的客户点，应用Clark & Wright算法进行TSP计算最佳路径，将最佳路径行驶时间作为虚拟客户的服务时间。通过将聚类作为一个虚拟客户，有效降低题目的规模。其次，使用禁忌搜索算法对聚类后的题目进行求解，设计完善领域解的产生和禁忌表，为高效求解创造了必要的条件。为了验证算法的有效性，本文进行了大量的仿真实验。测试题目集采用常用的Solomon test sets题目集。首先对算法参数进行研究确定，之后选取较优的实验结果与目前已知的最优解进行比较，得到本算法与最优解之间各个方面的优劣，并对出现的题目进行说明。最后，对本文中提出的算法在未来研究应用进行了展望，并提出进一步的研究方向。

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