【摘 要】
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物流是国民经济发展的动脉和基础产业,其发展程度是衡量一个国家和地区现代化综合实力的重要标志之一.车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）作为物流配送中的一个核心问题,其有效解决对整个物流运输速度、成本、效益影响至关重要.本文以该问题为主线,研究了求解VRP的相关优化算法理论及实现,主要成果和创新点如下:1)针对整数规划设计了一种新的分支—切割求解方法.通过研究求解VR
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物流是国民经济发展的动脉和基础产业,其发展程度是衡量一个国家和地区现代化综合实力的重要标志之一.车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）作为物流配送中的一个核心问题,其有效解决对整个物流运输速度、成本、效益影响至关重要.本文以该问题为主线,研究了求解VRP的相关优化算法理论及实现,主要成果和创新点如下:1)针对整数规划设计了一种新的分支—切割求解方法.通过研究求解VRP的精确算法以及整数规划的割平面法,根据目标函数的典则表达式构造了一种以目标函数最优值为参数的切割不等式,并证明了不等式是有效的.算例计算结果表明了所提算法的有效性.将切割方法与基于伪贡献分支策略的分支定界法结合起来,设计了一种新的分支—切割方法.2)针对带容量限制的VRP（Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP）提出了一种基于I&D搜索策略的改进禁忌搜索算法.考虑到禁忌搜索算法在搜索过程中容易陷入局部最优的特点,在禁忌搜索算法中引入I&D搜索策略,使得算法能够迅速地从一个局部最优解跳到另一个改进的局部最优解,提高算法的搜索效率.实验表明,改进后的算法相对于标准禁忌搜索算法具有更高的求解精度和计算速度.3)针对带时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Window,VRPTW）设计了一种引入Metropolis准则的改进遗传算法.为克服遗传算法局部搜索能力存在不足的缺点,本文将局部寻优能力较强的模拟退火算法混合到遗传算法中,设计了一种引入Metropolis准则的改进遗传算法,将退火操作与遗传操作相结合,保留各代种群中的最优染色体,并且以一定概率接受劣质染色体,增加搜索跳出局部最优解的概率,从而实现全局优化.实验数据采用Solomon标准测试库中的算例,结果表明改进后的遗传算法对于不同客户规模的VRPTW算例均能获得较好的解.
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