典型文献
两阶段混合优化算法求解模糊需求下多时间窗车辆路径问题
文献摘要：
针对现实中广泛存在的一类模糊需求下多时间窗车辆路径问题(vehicle routing problem with multiple time windows under fuzzy demand,VRPMTW_FD),即车辆配送前客户需求模糊但车辆到达客户后其需求变为确定的多时间窗车辆路径问题(vehicle routing problem with multiple time windows,VRPMTW),以最小化总成本为优化目标,构建基于模糊可信性理论的模糊机会约束规划模型,并提出一种两阶段混合优化算法(two-stage hybrid optimization algorithm,TSHOA)进行求解.首先,在TSHOA的第1阶段设计改进灰狼优化算法(improved grey wolf optimizer,IGWO)求解车辆配送前客户需求模糊的VRPMTW,以获得VRPMTW_FD的预优化路径;然后,在TSHOA的第2阶段设计最优点重调度策略(optimal point rescheduling strategy,OPRS),对预优化路径进行动态调整,从而确定合适的返回点以降低因预优化路径故障产生的额外配送成本.通过不同规模问题上的仿真实验和算法比较,验证了TSHOA可有效求解VRPMTW_FD.
文献关键词：
车辆路径问题;模糊需求;多时间窗;灰狼优化算法;局部搜索;动态调整
中图分类号：
作者姓名：
李楠;胡蓉;钱斌;金怀平;于乃康
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650500;昆明理工大学机电工程学院,昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]李楠;胡蓉;钱斌;金怀平;于乃康-.两阶段混合优化算法求解模糊需求下多时间窗车辆路径问题)[J].控制与决策,2022(06):1573-1582
A类：
VRPMTW,TSHOA,rescheduling,OPRS
B类：
两阶段,混合优化算法,解模糊,模糊需求,多时间窗,车辆路径问题,vehicle,routing,problem,multiple,windows,under,fuzzy,demand,FD,车辆配送,客户需求,求变,总成本,优化目标,可信性理论,模糊机会约束规划,规划模型,two,stage,hybrid,optimization,algorithm,设计改进,改进灰狼优化算法,improved,grey,wolf,optimizer,IGWO,重调度,调度策略,optimal,point,strategy,返回,配送成本,不同规模,和算,算法比较,局部搜索
AB值：
0.319346
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