基于Memetic算法的两级车辆路径优化

• 作者: 唐权华 陈立伟
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: Q学习 差分进化 Memetic算法 两级 车辆路径优化
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 95-104
• 页数: 10页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2017.03.011

摘要

针对传统两级车辆路径优化过程,存在的精度不高,收敛时间过长的问题,提出一种基于Q学习理论和差分进化的Memetic算法.首先,对两级车辆路径优化问题进行研究,利用最优分割法获得第一级配送方案,以此确定中转站配送数量,然后求解第二级多配送中心车辆路径问题配送方案,获得两级优化问题的总里程及总配送车辆数量;其次,针对第二级MDVRP配送方案求解,利用Q学习理论和差分进化算法,设计新的Memetic算法,来实现对多配送中心车辆路径问题配送方案的全局优化;最后,通过仿真验证了所提算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈立伟	西南科技大学计算机科学与技术学院	30	233	8.0	14.0
5	唐权华	江西师范大学软件学院	17	76	5.0	8.0