求解不确定型车辆路径问题的弱鲁棒优化方法

作     者：孙亮 王冰 郭栋 徐艺 SUN Liang;WANG Bing;GUO Dong;XU Yi

作者机构：山东理工大学交通与车辆工程学院山东淄博255049 上海大学机电工程与自动化学院上海200072 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51508315) 中国博士后面上基金资助项目(2018M642684) 山东省自然科学基金资助项目(ZR2018PEE016) 

出 版 物：《国防科技大学学报》 (Journal of National University of Defense Technology)

年 卷 期：2020年第42卷第3期

页      码：30-38页

摘      要：为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。

主 题 词：鲁棒优化 超启发式算法 遗传算法 车辆路径问题 

学科分类：0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 0802[工学-机械学] 0701[理学-数学类] 0702[理学-物理学类] 0812[工学-测绘类] 0801[工学-力学类] 081202[081202] 

核心收录：

D　O　I：10.11887/j.cn.202003005

馆 藏 号：203947118...