【摘 要】
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研究带时间窗的同时送取货车辆路径规划问题(VRPSPDTW),并建立0-1混合整数规划模型。为进一步提高人工鱼群算法的寻优能力和收敛速度,提出一种改进的全局人工鱼群算法,并通过
【机 构】
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上海财经大学信息管理与工程学院,常州大学商学院,上海财经大学上海市金融信息技术研究重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.71171126);高等学校博士学科点专项科研基金(No.20130078110001)
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研究带时间窗的同时送取货车辆路径规划问题(VRPSPDTW),并建立0-1混合整数规划模型。为进一步提高人工鱼群算法的寻优能力和收敛速度,提出一种改进的全局人工鱼群算法,并通过实验确定算法参数。算法将模型中的时间窗和车载量两个强约束纳入适应度函数进行处理,降低算法计算复杂度。以最小化发车数(NV)和路由距离(TD)为优化目标,通过王与陈提供的VRPSPDTW算例与基本人工鱼群算法(AFSA)和并行模拟退火算法(P-SA)进行比较,验证了改进全局人工鱼群算法的有效性。实验结果显示:IGAFSA获得的NV和TD目标值均优于AFSA,TD目标值优于P-SA。
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