10、车辆路径问题的算法与同步建模研究

车辆路径问题的算法与同步建模研究

在物流服务运营中，车辆路径问题（VRPs）一直是研究的热点，因为它在实际应用中具有广泛的需求。本文将介绍两种相关的研究内容，一是用于解决带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）的交叉熵多智能体学习算法，二是物流服务运营中运输工具同步的建模。

1. 交叉熵多智能体学习算法解决VRPTW

在解决带时间窗的车辆路径问题时，提出了一种交叉熵学习算法。该算法的优势在于基于重要性采样和稀有事件模拟理论迭代学习最优路由概率。

1.1 算法特点

• 避免局部最优 ：通过结合局部搜索过程并引入动态参数调整过程，该方法可以避免陷入局部最优，快速找到近似最优解。
• 提高解的质量 ：数值测试表明，局部搜索技术与交叉熵方法的结合可以有效提高解的质量。
• 适应性强 ：由于该方法基于自适应学习过程，它为解决随机环境下的车辆路径问题提供了一种通用方法。
• 参数设置少 ：该方法只需要很少的参数设置，并且对于各种车辆路径问题的实现相对简单和灵活。

1.2 局部搜索规模对算法性能的影响

通过实验研究了局部搜索规模对算法性能的影响，以Solomon的100个客户的R102实例为例，设置不同的参数（如λ = 0.1, λ = 0.2, λ = 0.4等），观察迭代次数与总距离的关系。

以下是不同λ值下迭代次数与总距离的关系表格：
| 迭代次数 | λ = 0