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摘要
针对多车场带时间窗车辆路径问题，提出了一种基于邻域搜索算法的IALNS(Improved Adaptive Large-Scale)算法。首先，在构造初始解阶段改进一种路径分割算法。然后，优化阶段利用设计的移除和修复启发式算子相互竞争择优选取算子，为各算子引入评分机制，采用轮盘赌方式选取启发式算子，同时将迭代周期分段，动态调整各周期内的算子权重信息，有效避免了算法陷入局部最优。最后，采取模拟退火机制作为解的接受准则。在Cordeau规范算例上进行实验确定了IALNS算法的相关参数，将所提算法求解结果与该领域其他代表性研究成果对比，仿真实验表明，该算法与变邻域搜索算法的求解误差不超过0.8%，在某些算例上甚至更优，与多相位改进的蛙跳算法相比，算法的平均耗时减少12.8%，本文所提算法在绝大多数算例上其运行时间更短，是求解多车场带时间窗车辆路径问题的有效算法。
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