求解不确定型车辆路径问题的弱鲁棒优化方法

• 作者: 孙亮 徐艺 王冰 郭栋
• 来源期刊: 国防科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 鲁棒优化 超启发式算法 遗传算法 车辆路径问题
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 30-38
• 页数: 9页
• 分类号: TP301
• 字数: 7035字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11887/j.cn.202003005

摘要

为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型.对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性.为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法.采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解.计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王冰	山东理工大学交通与车辆工程学院	7	16	3.0	4.0
2	孙亮	山东理工大学交通与车辆工程学院	35	80	5.0	6.0
4	郭栋	山东理工大学交通与车辆工程学院	45	195	8.0	12.0
5	徐艺	山东理工大学交通与车辆工程学院	6	7	2.0	2.0