【摘 要】
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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
【机 构】
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清华大学深圳研究生院物流与交通学部,深圳市物流工程与仿真重点实验室
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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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