【摘 要】
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本文对带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)进一步延伸为多仓库点的带时间窗的车辆路径问题(MDVRPTW),该问题为NP难题。同时路径是由车辆从各个仓库点出发访问其对应的所有客户点
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本文对带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)进一步延伸为多仓库点的带时间窗的车辆路径问题(MDVRPTW),该问题为NP难题。同时路径是由车辆从各个仓库点出发访问其对应的所有客户点再回到原出发的仓库点形成的。解决MDVRPTW分两步：“第一步分群,第二步调整路径”。这种方法得到的可行解路径距离较大,并不是该问题的最优解。为了获得更好的解,在文章中分两步,第一步为群阶段,我们用多个分配算法将客户分配给各个仓库,然而在我们的例子中,一些算法并非是实用的,而必须使用其他方法。关于原问题,我们在时间窗的限制下将MDVRPTW分成若干个群问题(主问题)和一些带时间窗的车辆路径问题(子问题)。利用简单的算法,简化MDVRPTW,降低问题的规模。利用遗传算法将原问题转化为若干群问题(主问题),再利用蚁群优化算法(ACO)去解决带时间窗的车辆路径问题(子问题)。
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