单仓库多集合巡航问题求解中遗传算法与变邻域搜索性能探索：比较研究

本文讨论了单仓库多集合巡航问题（sDmSOP），这是集合巡航问题（SOP）的一种近期提出的推广。该问题旨在为每个旅行者发现一条遍历子集顶点的路径，其中每个顶点与唯一的簇关联，在预算约束下最大化访问簇所得的总利润。利润只能通过访问至少一个簇顶点来收集。根据SOP的要求，每个簇至少要有一个其访问次数计入该簇的利润。类似于SOP，sDmSOP还会基于旅行路线的支出预算限制所访问的簇的数量。为解决该问题，我们采用遗传算法（GA）和变邻域搜索（VNS）元启发式方法。对于小规模问题，还通过通用代数建模系统（GAMS）37.1.0配合CPLEX求解整数线性规划（ILP） formulation获得最优解。本文提出了具有竞争力的计算结果，表明所提出的GA、VNS元启发式方法以及ILP formulation都具有可行性，相较于VNS，GA虽需更长时间计算，但生成的解显著优于CPLEX。