武汉理工大学学报(交通科学与工程版)2024,Vol.48Issue(1) :19-24.DOI:10.3963/j.issn.2095-3844.2024.01.004

两阶段BSO-SA算法求解带单边软时间窗的多车型VRP问题

Two-stage BSO-SA Algorithm for Fleet Size and Mixed Vehicle Routing Problem with Unilateral Soft Time Window

梁学恒 杨家其 向子权
武汉理工大学学报(交通科学与工程版)2024,Vol.48Issue(1) :19-24.DOI:10.3963/j.issn.2095-3844.2024.01.004

两阶段BSO-SA算法求解带单边软时间窗的多车型VRP问题

Two-stage BSO-SA Algorithm for Fleet Size and Mixed Vehicle Routing Problem with Unilateral Soft Time Window

梁学恒 1杨家其 1向子权1
扫码查看

作者信息

  • 1. 武汉理工大学交通与物流工程学院 武汉 430063
  • 折叠

摘要

在标准头脑风暴算法(BSO)的基础上,提出了一种新的两阶段头脑风暴退火算法(BSO-SA).根据多车型问题,设计了基于贪婪算法的编解码形式.使用K-medoids聚类代替BSO算法中的Kmeans聚类,以提高算法聚类性能.同时,采用了四种局部搜索算子,提高新解的产生效率.两阶段求解思路,解决了 BSO算法容易陷入局部最优值和SA算法收敛较慢的问题.使用三个不同规模的算例用于验证,并与模拟退火、遗传算法、头脑风暴算法进行对比,结果验证了该算法的有效性.

Abstract

Based on the standard brainstorming algorithm(BSO),a new two-stage brainstorming an-nealing algorithm(BSO-SA)was proposed.According to the multi-vehicle problem,a coding and de-coding form based on greedy algorithm was designed.Kmeans clustering in BSO algorithm was re-placed by Kmedoids clustering to improve the clustering performance of the algorithm.Meanwhile,four local search operators were adopted to improve the efficiency of generating new solutions.The i-dea of two-stage solution solves the problems that BSO algorithm is easy to fall into local optimum and SA algorithm converges slowly.Three numerical examples with different scales are used for verifica-tion,and compared with simulated annealing,genetic algorithm and brainstorming algorithm.The re-sults show that the algorithm is effective.

关键词

车辆路径优化/头脑风暴算法/两阶段/单边软时间窗

Key words

vehicle routing problem/brain storm optimization/two-stage/unilateral soft time window

引用本文复制引用

基金项目

中央高校基本科研业务费专项(215202003)

出版年

2024
武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
武汉理工大学

武汉理工大学学报(交通科学与工程版)

CSTPCD
影响因子:0.462
ISSN:2095-3844
参考文献量10
段落导航相关论文