【摘 要】
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针对单一机制的自适应大邻域搜索算法存在早熟收敛、易陷入局部最优的问题，提出了一种混合自适应大邻域搜索算法来求解冷链物流时间依赖型车辆路径问题。首先，根据连续型行驶时间依赖函数刻画时变车速，并采用综合油耗模型评估实时燃油消耗量，建立了以总成本最小化为目标的路径优化模型；然后，根据问题的NP-hard性质和时间依赖特性设计了多种破坏和修复解的大邻域搜索算子，并将破坏-修复大邻域搜索算子融入人工蜂群算法
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针对单一机制的自适应大邻域搜索算法存在早熟收敛、易陷入局部最优的问题，提出了一种混合自适应大邻域搜索算法来求解冷链物流时间依赖型车辆路径问题。首先，根据连续型行驶时间依赖函数刻画时变车速，并采用综合油耗模型评估实时燃油消耗量，建立了以总成本最小化为目标的路径优化模型；然后，根据问题的NP-hard性质和时间依赖特性设计了多种破坏和修复解的大邻域搜索算子，并将破坏-修复大邻域搜索算子融入人工蜂群算法之中，以提高算法的全局搜索能力。仿真实验结果表明：与自适应可变邻域搜索精英蚁群算法(AVNS＿EAC)、
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