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基于粒子群算法与人工蜂群算法的多目标车辆路径优化

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摘要摘要：车辆路线问题是配送计划的基本问题，它试图考虑客户的数量，他们的约束以及可用车辆的数量和容量的情况下，以最小的位移成本找到最佳的行进路线。在这项研究中，我们首先描述了旅行商问题和车辆路线模型，然后提出了考虑顾客之间优先约束的多目标车辆路线模型。有不同的元启发式算法可以解决此类 NP难题。本研究提出了一种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的求解算法。此外，通过分析一个操作样本，使用区域内客户的数据，考虑问题及其功能的不同约束，并使用惩罚方法和附加的分段约束方法，可以获得最佳的车辆路线。以及对每种算法的结果结合其混合算法进行了演示。

DOI ldee2rozd3/4564465

作者吴天红，王玮，姜英姿

机构地区江苏省徐州工程学院，江苏，徐州， 221000

出处《科学与技术》 2019年18期

关键词车辆路线问题元启发式算法粒子群优化人工蜂群混合算法优先约束

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2020年04月07日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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