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绿色车辆路径问题的改进拉格朗日松弛算法
文献摘要：
针对绿色带容量的车辆路径问题(Green Capacitated Vehicle Routing Problem, GCVRP),建立了以最小化总运费为优化目标的混合整数规划(Mixed Integer Programming,MIP)模型,并提出一种改进拉格朗日松弛算法(Improved Lagrange Relaxation Algorithm, ILRA)进行求解.首先,通过拉格朗日松弛技术得到原问题的对偶问题,并运用次梯度法求解对偶问题获得原问题的下界;然后针对下界设计修复算法和邻域搜索算法获得原问题的上界,进而更新乘子迭代求解;最后进行仿真实验,实验结果表明:在相同实验环境下对19个不同规模算例进行10次测试,ILRA求取MIP的上下界平均间隙为7.61％,而Gurobi求解器求取的平均间隙为15.47％.可见,相较于Gurobi求解器,ILRA能够高效获得GCVRP的高质量解.
文献关键词：
绿色带容量的车辆路径问题;混合整数规划;改进拉格朗日松弛;下界
中图分类号：
作者姓名：
徐林浩;钱斌;胡蓉;于乃康
作者机构：
昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500;昆明理工大学 机电工程学院,云南 昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]徐林浩;钱斌;胡蓉;于乃康-.绿色车辆路径问题的改进拉格朗日松弛算法)[J].广东工业大学学报,2022(05):61-67
A类：
改进拉格朗日松弛,绿色带容量的车辆路径问题,Capacitated,GCVRP,ILRA
B类：
绿色车辆,拉格朗日松弛算法,Green,Vehicle,Routing,Problem,运费,优化目标,混合整数规划,Mixed,Integer,Programming,MIP,Improved,Lagrange,Relaxation,Algorithm,对偶问题,次梯度,梯度法,复算,邻域搜索,搜索算法,上界,迭代求解,实验环境,不同规模,次测试,求取,上下界,Gurobi,求解器
AB值：
0.289771
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