6、物流优化算法：POPMUSIC框架与MA|PM算法解析

物流优化算法：POPMUSIC框架与MA|PM算法解析

在物流领域，高效的路线规划和决策制定对于降低成本至关重要。本文将介绍两种用于解决物流问题的算法，分别是集成在POPMUSIC框架中的变邻域搜索算法（VNS），以及用于周期性定位 - 路由问题（PLRP）的带种群管理的模因算法（MA|PM）。

1. POPMUSIC框架中的变邻域搜索算法

在解决大规模物流问题时，POPMUSIC框架中的变邻域搜索算法展现出了强大的优势。

1.1 距离度量方法

• DIV度量 ：计算种子路线聚合客户与单个客户之间的距离。先通过计算种子路线的重心来聚合客户，然后计算这些重心与其他路线中每个剩余客户之间的距离，最后以标准方式构建子问题。
• DV度量 ：计算种子路线中单个客户与随机路线聚合客户之间的距离，与DIV度量相反。

1.2 计算实验

• 问题特征 ：该问题源于奥地利一家物流供应商的实际问题，该供应商在维也纳市或附近运营两个配送中心，每天为700 - 2000名客户提供服务，共有160辆车，两个配送中心规模相同，车辆平均分配。实验评估了两周，每周5天，每天客户数量在743 - 1848之间。客户有较大的时间窗口，部分客户可在上午8 - 12点、下午12 - 16点或全天8 - 16点接受服务。
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