学习型离散排超联赛算法求解带时间窗的绿色多车型两级车辆路径问题

针对现实中广泛存在的带时间窗的绿色多车型两级车辆路径问题(G2E-HVRP-TW),本文提出一种结合加权K-means算法(WKA)的学习型离散排超联赛算法(LDVPLA)进行求解.首先,根据该问题规模大、约束多的特点,采用WKA将原问题G2E-HVRP-TW分解为一个绿色多车型车辆路径子问题(GHVRP)和一组带时间窗的GHVRP(GHVRP-TW),从而实现两级问题间的部分解耦,以合理缩小搜索空间.然后,利用LDVPLA求解分解后的一系列子问题,并将各子问题的解合并后得到原问题的解.LDVPLA在竞赛阶段将标准排超联赛算法(VPLA)中实数个体更新操作替换为一系列排序操作,使其能够直接在问...

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Published in控制理论与应用 Vol. 40; no. 3; pp. 549 - 557
Main Authors 李正雯, 胡蓉, 钱斌, 金怀平, 吕阳
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500 01.03.2023
昆明理工大学云南省人工智能重点实验室,云南昆明650500%昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500
Subjects
时间窗
绿色
两级车辆路径问题
排超联赛算法
加权K-means算法
多车型
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ISSN1000-8152
DOI10.7641/CTA.2022.10819

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Abstract 针对现实中广泛存在的带时间窗的绿色多车型两级车辆路径问题(G2E-HVRP-TW),本文提出一种结合加权K-means算法(WKA)的学习型离散排超联赛算法(LDVPLA)进行求解.首先,根据该问题规模大、约束多的特点,采用WKA将原问题G2E-HVRP-TW分解为一个绿色多车型车辆路径子问题(GHVRP)和一组带时间窗的GHVRP(GHVRP-TW),从而实现两级问题间的部分解耦,以合理缩小搜索空间.然后,利用LDVPLA求解分解后的一系列子问题,并将各子问题的解合并后得到原问题的解.LDVPLA在竞赛阶段将标准排超联赛算法(VPLA)中实数个体更新操作替换为一系列排序操作,使其能够直接在问题离散解空间内执行基于VPLA机制的搜索,可提高搜索效率;在学习阶段构建三维概率矩阵模型合理学习并积累优质解信息,有利于驱动算法较快到达解空间中的优质解区域执行搜索;在淘汰阶段设计一种重启策略,可避免算法过早陷入局部最优.最后,通过在不同规模算例上的仿真实验和算法对比,验证了所提算法的有效性.
AbstractList 针对现实中广泛存在的带时间窗的绿色多车型两级车辆路径问题(G2E-HVRP-TW),本文提出一种结合加权K-means算法(WKA)的学习型离散排超联赛算法(LDVPLA)进行求解.首先,根据该问题规模大、约束多的特点,采用WKA将原问题G2E-HVRP-TW分解为一个绿色多车型车辆路径子问题(GHVRP)和一组带时间窗的GHVRP(GHVRP-TW),从而实现两级问题间的部分解耦,以合理缩小搜索空间.然后,利用LDVPLA求解分解后的一系列子问题,并将各子问题的解合并后得到原问题的解.LDVPLA在竞赛阶段将标准排超联赛算法(VPLA)中实数个体更新操作替换为一系列排序操作,使其能够直接在问题离散解空间内执行基于VPLA机制的搜索,可提高搜索效率;在学习阶段构建三维概率矩阵模型合理学习并积累优质解信息,有利于驱动算法较快到达解空间中的优质解区域执行搜索;在淘汰阶段设计一种重启策略,可避免算法过早陷入局部最优.最后,通过在不同规模算例上的仿真实验和算法对比,验证了所提算法的有效性.
Author 胡蓉
钱斌
李正雯
金怀平
吕阳
AuthorAffiliation 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;昆明理工大学云南省人工智能重点实验室,云南昆明650500%昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500
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