一种带多样性控制的混合自适应迭代局部搜索求解能力约束车辆路径问题
最优化与控制
2022-04-12 v1
摘要
元启发式方法被广泛用于求解困难优化问题，如车辆路径问题（VRP），对此精确求解方法并不实用。特别地，基于局部搜索的元启发式已成功应用于能力约束 VRP（CVRP）。CVRP 旨在为给定的一组相同车辆确定最小成本配送路线，每辆车仅行驶一条路线且只有一个（中央）仓库。求解 CVRP 的最佳元启发式通过将特定的爬山机制（如多样化策略）嵌入求解方法来避免陷入局部最优。本文引入了一种新颖自适应版迭代局部搜索与路径重连（AILS-PR）对 CVRP 的混合。本文的主要贡献是一个自动控制元启发式多样性步骤的机制，以使其能逃离局部最优。对 100 个基准 CVRP 实例的实验结果表明，AILS-PR 优于最先进的 CVRP 元启发式。
引用
@article{arxiv.2012.11021,
title = {A hybrid adaptive Iterated Local Search with diversification control to the Capacitated Vehicle Routing Problem},
author = {Vinícius R. Máximo and Mariá C. V. Nascimento},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.11021},
year = {2022}
}