禁忌搜索算法求解带时间窗的车辆路径问题原理讲解

本文介绍了禁忌搜索算法(TS)在解决带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)中的应用。通过示例展示了TS的思想,包括禁忌表的形成、禁忌长度的设定以及解的优化过程。在邻域结构中,遵循约束条件进行操作,并介绍了破禁准则。文章还提供了TS的伪代码,并引用了相关文献以供深入研究。

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前言

今天为大家带来用禁忌搜索算法(下文简称TS)求解带时间窗的VRP问题(下文简称VRPTW)。

下面带大家体会TS的思想。以VRPTW为例,VRPTW的解的形式为每辆车所经过的顾客,比如说有15个顾客,并且仅需3辆车完成全部配送任务。,则解如下所示(序号代表顾客编号):

车辆1:4 2 9 10 14

车辆2:11 1 3 7 13

车辆3:15 8 6 5 12

假设当前解所有车辆行驶的总距离是100.

要用TS求这个问题,第一步是要确定禁忌表,包括禁忌表的形式以及禁忌表的长度。还是举例说明,先定义(i,k),其表示顾客i由车辆k服务,则当前解S的邻域N(S)为从当前解的任一路径中移除当前路径的任一顾客,并将该顾客插入到其他路径,当然这一系列操作必须满足时间窗约束和容量约束(PS,邻域结构有很多种形式,这里只给出一种最简单的邻域结构)

下面先给出禁忌表的形式,初始禁忌表的禁忌长度都设为0。

表中(i,k

VRP问题(Vehicle Routing Problem)是一个经典的路径规划问题,主要研究如何合理分配配送车辆到待服务的客户点,并在满足各类约束条件的前提下,确定最优的配送路径以最大限度地降低总成本。 在传统的VRP问题中,每个客户点都有一个固定的服务时间。然而,在实际情况中,有些客户点可能会有时间窗约束,即只能在某个时间段内进行服务。这就是时间窗车辆路径规划问题。 为了求解时间窗的VRP问题,可以采用禁忌搜索算法禁忌搜索算法是一种元启发式搜索算法,通过维护一个禁忌列表来避免搜索过程中陷入局部最优解。 具体求解时间窗的VRP问题时,可以参考以下步骤: 1. 初始化:随机生成初始解,即车辆路线的初始分配方案。 2. 邻域生成:通过交换、插入或删除操作,生成当前解的邻域解集。 3. 评价和选择:对邻域解集中的解进行评价,并选择满足约束条件且评价最好的解作为当前解。 4. 更新禁忌列表:将当前解加入禁忌列表中,更新禁忌列表中的解的禁忌状态。 5. 终止条件:根据预设的终止条件(例如达到最大迭代次数或无法改善解),判断是否停止搜索。 6. 返回最优解:返回搜索过程中的最优解作为问题的解。 通过利用禁忌搜索算法求解时间窗车辆路径规划问题,能够快速找到满足约束条件的优化方案,使得配送车辆的总成本最小化,提高了运输效率和配送质量。
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