基于Memetic算法的多车型CARP问题优化研究

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限量弧路由问题(Capacitated Arc Routing Problem,CARP)在现实生活中有着广泛的应用,对缓解能源危机,提高生产效率,创建节约型社会有着重大的意义。然而,许多实际问题是无法用基本CARP模型解决的,因此结合实际情况,增加约束条件形成的扩展CARP模型越来越受到人们的重视。目前有许多的扩展CARP模型被提出,如多中心CARP模型,多车型CARP模型(Heterogeneous Vehicle Capacitated Arc Routing Problem,HVCARP),多周期CARP模型,不确定CARP模型等等。基本限量弧路由问题模型的研究已经日渐成熟,但是扩展CARP模型相关的研究成果并不是很多。本论文就常见扩展CARP模型中的多车型CARP模型做了深入的研究。针对多车型CARP模型(HVCARP)提出了一种有效的Memetic算法MAEVSGR(Memetic Algorithm Exchanging Vehicles among Same Group Routes)。首先将多车型CARP模型(HVCARP)的路径费用分为可变费用和固定费用,通过车辆惩罚系数紧密联系车型和路径之间的关系,形成了特有的多车型CARP费用计算公式。针对多车型CARP的特点,本论文提出了一种针对车型的同档路径交换车辆算子,该算子根据路径负载以及车队情况,调整服务车型,以实现服务费用的最优化;然后以其为局部搜索算子,设计了用于求解多车型CARP的Memetic算法;然后,以CARP标准测试集的修改算例进行实验验证,大量的实验结果表明了本文所提基于同档路径交换车辆算子Memetic算法的有效性。针对不确定CARP模型,本论文先描述了基本不确定CARP模型的定义方法。然后介绍了几种常见的不确定评价标准。最后结合多车型CARP模型提出了不确定多车型CARP模型。
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