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基于时空聚类的带时间窗车辆路径规划算法
引用本文:戚铭尧,张金金,任丽.基于时空聚类的带时间窗车辆路径规划算法[J].计算机科学,2014,41(3):218-222.
作者姓名:戚铭尧  张金金  任丽
作者单位:清华大学深圳研究生院物流与交通学部 深圳518055;清华大学深圳研究生院物流与交通学部 深圳518055;清华大学深圳研究生院物流与交通学部 深圳518055
基金项目:本文受国家自然科学基金面上项目(71272030),深圳科技计划项目(CXZZ20130321145336439) ,东莞科技计划项目(201010810107)资助
摘    要:针对带时间窗车辆路径问题,设计了一种同时考虑顾客的时间和空间邻近性的路径改进方法。首先设计了一种顾客间时空距离的表达方式,然后利用遗传算法对顾客点进行时空聚类,并将聚类结果应用于路径调整中,使得顾客尽可能被加入到时空距离近的顾客所在路径中,这样既能有效减小搜索范围,又能更快到达更好的解。以含1000个点的标准问题集作为算例,计算结果表明,与不采用时空聚类的方法相比,该算法能在更短的时间内取得更好的解,显示了在解决大规模车辆路径问题时具有很好的潜力。

关 键 词:车辆路径问题  时间窗  时空距离  聚类分析  遗传算法  可变邻域搜索
收稿时间:5/5/2013 12:00:00 AM
修稿时间:2013/10/14 0:00:00

Vehicle Routing Algorithm Based on Spatiotemporal Clustering
QI Ming-yao,ZHANG Jin-jin and REN Li.Vehicle Routing Algorithm Based on Spatiotemporal Clustering[J].Computer Science,2014,41(3):218-222.
Authors:QI Ming-yao  ZHANG Jin-jin and REN Li
Affiliation:Division of Transportation and Logistics,Graduate School at Shenzhen,Tsinghua University,Shenzhen 518055,China;Division of Transportation and Logistics,Graduate School at Shenzhen,Tsinghua University,Shenzhen 518055,China;Division of Transportation and Logistics,Graduate School at Shenzhen,Tsinghua University,Shenzhen 518055,China
Abstract:
Keywords:Vehicle routing problem  Time windows  Spatiotemporal distance  Clustering analysis  Genetic algorithm  Variable neighborhood search
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