【摘 要】
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研究了需求可拆分的车辆路径问题（SDVRP）的基本数据模型,分析了相关解的基本特点,提出了一种改进的人工蜂群算法进行求解。首先,在不考虑车辆容量和拆分需求的前提下,求出TSP大
【机 构】
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安徽经济管理学院信息工程系,合肥工业大学管理学院
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研究了需求可拆分的车辆路径问题（SDVRP）的基本数据模型,分析了相关解的基本特点,提出了一种改进的人工蜂群算法进行求解。首先,在不考虑车辆容量和拆分需求的前提下,求出TSP大路径;然后,对TSP大路径进行切割,在切割的地方对客户点的需求进行拆分;最后,在前述操作基础上形成初始解,采用改进人工蜂群算法进行优化。在人工蜂群阶段,三种蜜蜂在全局和邻域范围内不断优化当前解。通过仿真实验与其它算法对比,验证了提出的算法在有效性和稳定性上,具有良好的效果。
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