| 《计算机学报》文章摘要 全文下载 | |
| 文章题目 | 求解卸装一体化的车辆路径问题的混合启发式算法 |
| 作者 | 陈萍 黄厚宽 董兴业 |
| 作者单位 | (北京交通大学计算机科学与信息技术学院 北京 100044) |
| 发表年份 | 2008 |
| 发表月份 | 4期(565—573) |
| 文章摘要 | 摘要 提出一种结合蚁群系统(Ant Colony System,ACS)和变邻域下降搜索(Variable Neighborhood Descent,VND)的混合启发式算法ACS_VND，求解卸装一体化车辆路径问题.利用基于插入的ACS解构造方法产生多个弱可行解，再逐个转换成强可行解，并选择其中最好的作为VND的初始解.在VND过程中使用三种不同的邻域结构：插入、交换和2-opt依次对解进行迭代优化.对55个规模为22～199的benchmark算例的求解结果表明，算法ACS_VND能在较短时间内获得52个算例的已知最好解，并且更新了其中44个算例的已知最好解，求解性能优于现有算法. 关键词 卸装一体化车辆路径问题；混合启发式算法；蚁群系统；变邻域下降搜索；组合优化；NP难 |