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摘要:
针对带时间窗车辆路径问题,设计了一种同时考虑顾客的时间和空间邻近性的路径改进方法.首先设计了一种顾客间时空距离的表达方式,然后利用遗传算法对顾客点进行时空聚类,并将聚类结果应用于路径调整中,使得顾客尽可能被加入到时空距离近的顾客所在路径中,这样既能有效减小搜索范围,又能更快到达更好的解.以含1000个点的标准问题集作为算例,计算结果表明,与不采用时空聚类的方法相比,该算法能在更短的时间内取得更好的解,显示了在解决大规模车辆路径问题时具有很好的潜力.
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文献信息
篇名 基于时空聚类的带时间窗车辆路径规划算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 车辆路径问题 时间窗 时空距离 聚类分析 遗传算法 可变邻域搜索
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 218-222
页数 5页 分类号 O22|TP31
字数 4904字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 戚铭尧 清华大学深圳研究生院物流与交通学部 18 114 6.0 10.0
3 任丽 清华大学深圳研究生院物流与交通学部 6 44 3.0 6.0
6 张金金 清华大学深圳研究生院物流与交通学部 1 28 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
车辆路径问题
时间窗
时空距离
聚类分析
遗传算法
可变邻域搜索
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
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