多车场一体化集货送货车辆路径问题的混合遗传算法

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1、运筹与管理2010年第19卷这方面的文献资料相当少。主要原因是：(1)配送客户有较高的服务优先权；(2)考虑到混和装载的复杂性，有时是不可能实现的．给服务带来困难；(3)为了减少车辆空驶距离Hl。VRPB问题的研究方法主要有精确算法、启发式算法⋯和智能优化算法哺J1。其中，智能算法应用更广泛。对于多车场一体化集货与配送的车辆路径问题(Multi-depotVehicleRoutingPmblemwithBackhauIs，简称MDVRPB)，这方面的文献资料更少。大多数处理方法是：将多车场转换为单车场问题

2、，再用智能优化算法求解。Salhi针对单车场和多车场的VRPB问题，提出一个新的插入法，先考虑将两个以上的相邻节点组成小群组，然后将整群组插入到路径中去；并通过试验证明，群组插入法比个别节点插人法的效果更好¨】。Gabor采用临界客户的思想，将MDVRPB问题换成多个单一站点的VRPB问题再分别求解H1。胡大伟先用sFC方法进行客户分组，再运用2-swap和插入算法构造初始解的两阶段算法，求解多车场的VRPB问题¨0。。Haibing“提出的内置禁忌搜索的模拟退火算法解决了一般的多车辆～体化集送的车辆调度

3、问题¨“。由于MDVRPB问题的特殊性，传统的将多车场转换为单车场的分解算法易导致配送和集货这两个因素权衡分析不充分，造成车辆资源的浪费，增加运输的距离和成本，易陷入局部最优解，而不是全局最优。因此，本文从整体上设计了求解MDVRPB问题的混合遗传算法。l数学模型Min∑∑∑c0x幺du(1)Ie，JE，‘·tEr约束条件∑∑x幺=l，歹E日(2)f．‘EylEj∑∑(q；+p。)x0≤埘：，z，矗Ey(3)∑(A0+口0)一∑(心+欧)=(p。一q；)吒(4)iElIiE¨∑q，zF一∑￡≤o(5)‘E

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8、}u{日}：为所有配送中心和客户总和；矿{tJ雎If=l，⋯￡后=I，⋯K}：为￡类型的运输车辆K的集合；c‰：为L类型的车辆K从客户i到客户．『的平均单位距离运输成本；q；：为客户i(iE日)需求量；p。：为客户z(i∈日)供应量；』4盆：从节点i到节点，时￡类型的运输车辆七上的配送量；B盆：从节点i到节点_『时￡类型的运输车辆后上的集货量；形：为车辆类型z}z=l，⋯己}的载重量；d口：为客户i到客户，的蠢i奏§{i高謇裂季；?亳§ii垂

9、誊i薹i；；；i耋蓁j；耋i；!iii{只；薹；：蔓；；ii囊

10、i塞lii强蓦；旺_声主薹王撼量孽言始一薹垂i；妻硅沲誉i紊!萋霎薹善垂壶i塞；善毫耄重量；童!垂毒善；翰耋耋至至}电!萋i捌；：薹妻；女l基；兰#i?妻墓霪；季萋霎塞ij；一耋霎i董!霞犁畲i夏冀豫；薹类型?孙萋I叶壁希携鞫藿囊羹枣彭塑耄鼋!；i：辨芭纠刹粕萃上；委霉震薹j耋囊!毒ii薹雾；主i耋t?重霪j霄壅垂霭i荨i率n手手II、，：目昏；i；iE苎重一霎盂雾鞫薨蘑il!i罩篓；蓍銎善；蓉i蚕荤!薹i萋≥；塞；‘§囊薹耄妻薹≤l一委茎譬塞霞二；羹要塞；!垂蓥耋；羹孽一蠹至；奏；薹美}宴；薹蚕薹耋i霎

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