求解同时取送货与时间窗车辆路径问题的模因搜索算法
神经与进化计算
2021-06-09 v5
摘要
同时取送货与时间窗车辆路径问题（VRPSPDTW）由于在现代物流中的广泛应用，在过去十年中引起了大量研究兴趣。由于VRPSPDTW是NP难的且精确方法仅适用于小规模算例，启发式与元启发式方法被广泛采用。本文提出一种带有高效局部搜索与扩展邻域的新型模因算法，称为MATE，用于求解该问题。与现有算法相比，MATE的优势体现在两方面。首先，由于其新颖的初始化过程、交叉与大步长算子，它能够更有效地探索搜索空间。其次，由于其精细的常数时间复杂度移动评估机制，它在局部开发上也更为高效。在公开基准上的实验结果表明，MATE优于所有最先进（state-of-the-art）算法，并且在12个算例（共65个算例）上找到了新的已知最优解。此外，还进行了全面的消融研究以展示MATE中集成的新型组件的有效性。最后，介绍了一个源自京东物流真实应用的大规模算例新基准，可作为未来研究更具挑战性的新测试集。
引用
@article{arxiv.2011.06331,
title = {Memetic Search for Vehicle Routing with Simultaneous Pickup-Delivery and Time Windows},
author = {Shengcai Liu and Ke Tang and Xin Yao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.06331},
year = {2021}
}