进化式超启发算法求解多车型低碳选址-路径问题

作者：赵燕伟^*; 冷龙龙; 王舜; 张春苗

来源：控制与决策, 2020, 35(02): 257-271.

DOI：10.13195/j.kzyjc.2018.0756

• 低碳选址-路径问题
• 同时取送货
• 多车型
• 进化式超启发式算法
• 自适应接收机制

为了降低物流配送成本和减少CO2排放量,提出一种综合考虑多车型和同时取送货的低碳选址-路径问题,并构建三维指数混合整数规划模型.针对所提问题,设计一种进化式超启发式求解算法,即在超启发式算法框架下,采用进化式策略作为高层学习策略,以实时准确地监控底层算子的性能信息并选择合适的底层算子,包括量子选择、蚂蚁策略、蛙跳机制以及自然竞争等.同时,挖掘算子性能信息以构建自适应接收机制,引导全局搜索,加快算法收敛速度.通过对不同规模实例的仿真实验与对比分析,验证了4种进化式超启发式算法在求解物流配送多车型同时取送货低碳选址-路径问题模型上的有效性与鲁棒性.

• 单位
  浙江工业大学; 嘉兴职业技术学院