B2C环境下带预约时间的车辆路径问题及多目标优化蚁群算法

被引：54

作者：

李琳 ^{[1
]}

刘士新 ^{[2
]}

唐加福 ^{[2
]}

机构：

[1] 沈阳航空航天大学理学院

[2] 东北大学信息科学与工程学院流程工业综合自动化教育部重点实验室

来源：

控制理论与应用 | 2011年 / 28卷 / 01期

关键词：

B2C电子商务; 车辆路径问题; 多目标优化; Pareto最优解; 时间窗; 蚁群算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

根据B2C(商家对客户)电子商务环境下物流配送的特点建立了带预约时间的车辆路径问题(VRP)数学模型,设计了求解多目标优化的蚁群算法,各个目标具有相同的重要性.在蚁群的状态转移概率中引入预约时间窗宽度及车辆等待时间因素,记录优化过程中产生的Pareto最优解,用Pareto最优解集来指导蚁群的信息素更新策略.采用改造的Solomon数据进行仿真实验,用Solomon最优解与本文的结果进行比较,实验结果验证了模型的合理性及算法的有效性.

引用

页码：87 / 93

页数：7

共 6 条

[1]

可选时间窗车辆调度问题的改进禁忌搜索算法 [J].