论文:Efficiently Solving the Practical Vehicle Routing Problem: A Novel Joint Learning Approach (KDD'20) 摘要VRP问题是NP-hard的,对于大数据量问题的高效解法仍然是非常有挑战性的。本文不是用流行…
车辆路径规划问题是典型的NP-hard问题,非常具有挑战性。同时因为其在实际应用的巨大价值,学术界和工业界对此类问题的优化算法的探索已经持续了几十年的时间。已有的经典求解算法可以分为精确解算法和启发式算法两大类。 在精确解算法方面,最基本的方法为分支定界算法,虽然其能够从理论上保证在有限时间内获得最优解,...
带时间窗约束的vRP问题(VRPTW)属于NP-hard问题,采用改进遗传算法探索最优方案。首先分析了带时间窗VRP问题的一般数学模型,并采用罚函数的方法对时间窗约束进行处理;设计了带权重的适应度函数,并采用了基于基因库的跨世代精英选择算子、PMX交叉算子和局部爬山变异算子;最后通过仿真实验与传统遗传算法和自适应遗传算法进行...
同时车辆路径规划问题属于典型的NP-hard问题,其精确算法能求解的规模很小,故启发式算法也就成了研究热点。 (2)VRPTW简介 VRPTW(Vehicle routing problem with time windows)即带时间窗的车辆路径规划问题,其对于每一需求点加入了时间窗的约束,即对于每一个需求点,设定服务开始的最早时间和最晚时间,要求车辆在时间窗...
VRP是一种NP-hard问题,即使在小规模问题中也很难找到最优解。因此,研究如何使用优化算法和策略来解决VRP问题是至关重要的。 VRP问题的定义: VRP问题是指在给定一组客户和一个或多个车辆的情况下,确定每个客户的路径,以便满足所有客户的需求,并且最小化总体成本(例如,车辆使用、里程数、时间等)。VRP问题通常包括...
带时间窗约束的vRP问题(VRPTW)属于NP-hard问题,采用改进遗传算法探索最优方案。首先分析了带时间窗VRP问题的一般数学模型,并采用罚函数的方法对时间窗约束进行处理;设计了带权重的适应度函数,并采用了基于基因库的跨世代精英选择算子、PMX交叉算子和局部爬山变异算子;最后通过仿真实验与传统遗传算法和自适应遗传算法进行...
VRP是一个NP-hard问题,它在物流配送、货物配送、公共交通等领域有着广泛的应用。 在VRP中,为了更好地解决问题,研究者引入了虚拟点的概念。所谓虚拟点,即在原始的VRP问题中,为了简化问题而添加的一些特殊节点。虚拟点通常不对应实际的客户需求,而是根据实际情况和问题的特点而设定的。 虚拟点的运用可以带来多方面的...
解决了车辆调度问题,在一定程度上已经有效解决了物流配送问题,节省物流运输成本,从而提高企业的生产率,因此,此项研究在解决实际问题中具有非常重大的意义,如何有效的节省运输成本,降低企业成本,吸引更多的顾客,越来越受到人们的关注. 由于车辆调度问题是NP-hard问题,属于组合优化问题,该问题的复杂度与问题的规模成正比,...
3 结束语 VRP 是NP - hard 问题,如果用精确算法来求解, 只能解决规模较小的问题,而且求解过程需要的运行时间较长. 因此,目前启发式算法,特别是智能化启发式算法,仍是求解车辆路径问题的主要方法. 需要说明的是,启发式算法虽然能够比较快的解决有关问题,但该算法的优劣往往取决于算法设计者的实际经验以及处理的...
解决了车辆调度问题,在一定程度上已经有效解决了物流配送问题,节省物流运输成本,从而提高企业的生产率,因此,此项研究在解决实际问题中具有非常重大的意义,如何有效的节省运输成本,降低企业成本,吸引更多的顾客,越来越受到人们的关注. 由于车辆调度问题是NP-hard问题,属于组合优化问题,该问题的复杂度与问题的规模成正比,...