和随机时间车辆路径问题模型和算法

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1、万方数据第29卷第8期2009年8月系统工程理论与实践SystemsEngineering—Theory&PracticeV01.29,No.8Aug.,2009文章编号:1000-6788(2009)08-0081—10带时间窗和随机时间车辆路径问题:模型和箅法李相勇,田澎(上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200052)摘要研究带随机车辆旅行时间、服务时间以及时间窗的车辆路径问题.根据不同的优化目标,首先给出了问题的两种数学模型描述:机会约束规划和带修正的随机规划模型.为了有效地求解该问题,提出了基于禁忌搜索的启发式算法,该算

2、法考虑了问题的随机特性.在实验部分,首先给出了产生测试问题的方法,然后基于产生的测试问题给出了算法的计算结果.关键词车辆路径问题;随机旅行时间;随机服务时间;时间窗;禁忌搜索丰图分类号0221文献标志码AVehicleroutingproblemswithtimewindowsandstochastictimes:Models&algorithmLIXiang-yong,TIANPeng(AntaiCollegeofEconomics&Management,ShanghaiJiaotongUniversity,Shanghai200

3、052,China)AbstractThispaperstudiesaversionofthestochasticvehicleroutingproblem,wheretravelandservicetimesarestochastic,andatimewindowisassociatedwitheachcustomer.Thisproblemisoriginallyformulated嬲achanceconstrainedprogrammingandastochasticprogrammingwithrecourseinterms

4、ofdifferentoptimizationobjectives.Toefficientlysolvethesetwomodels,atabusearchheuristicisthenproposed,whichtakesintoaccountthestochasticnatureofthisproblem.Finally,sometestinginstanceswithdifferentpropertiesareestablishedtoinvestigatethealgorithmicperformanceandcomputa

5、tionalresultsarereported.、Keywordsvehicleroutingproblem;stochastictraveltime;stochasticservicetime;timewindows;tabusearch1引言车辆路径问题(Vehicleroutingproblem,VRP)是一个经典的组合优化问题,现在已经成为配送和物流管理领域的核心问题.从图论的角度,车辆路径问题可以定义如下:设G={KE}为一个完备的无向图,其中V={o,1,2,⋯,礼}为节点集,E={(i,歹),i,J∈Ki≠歹}为边集

6、.v0=y\{o}表示顾客点集.0代表车场点,一队具有相同装载能力Q的车辆从车场点对顾客点进行配送服务.每个顾客点有一个固定的需求q/和服务时间瓯.每条边(i,J)赋有一个权重,表示旅行距离或者旅行费用q,.通常,我们假设C=如,)满足三角不等式,即q,≤q七+c奄f,l,歹,k∈V.车辆路径问题的优化目标为:确定一个具有最小车辆数和对应的收稿日期:2007-08-09作者简介:李相勇(19rs-),男,江苏建湖人,博士,研究方向:组合优化和网络流;田澎(1958-),男,辽宁沈阳人,博士,教授,研究方向:决策科学与优化方法.万方数

7、据82系统工程理论与实践第29卷最小旅行距离或者费用的路线集,其满足下列约束条件:1)每一条车辆路线开始于车场点,并且于车场点结束;2)每个顾客点仅能被一辆车服务一次;3)每一条车辆路线总的顾客点的需求不超过车辆的装载能力Q;4)每一条车辆路线满足一定的边约束,比如持续时间约束和时间窗约束等.自Dantzig和aaInser于1959年首次提出车辆路径问题以来【l】'运筹学文献中已经研究了许多不同类型的变型车辆路径问题.越来越多的边约束添加到基本车辆路径问题中,使得问题越来越接近配送管理的实际,这些扩展问题包括:带时间窗车辆路径问题

8、(VRPwithtimewindows,VRPTW)[21,异型车辆路径问题(HeterogeneousVRPs,HVRP)[引,开放式车辆路径问题(OpenⅥ妒8,OVRP)[41,和带回程车辆路径问题(Ⅵ啦withbackhaul

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