车辆路径问题及其优化算法研究综述
车辆路径规划问题研究综述
车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题是指在给定条件下，求解车辆如何合理地选择路径和行驶顺序，以达到某种最优化目标的问题。
在现实生活中，车辆路径规划问题广泛应用于物流配送、公交线路规划、交通流控制等领域，对于提高交通运输效率、减少能源消耗、缓解交通拥堵具有重要意义。
随着信息技术和智能算法的发展，车辆路径规划问题得到了越来越多的关注和研究。
一、车辆路径规划问题的分类车辆路径规划问题可以分为静态车辆路径规划和动态车辆路径规划两大类。
静态车辆路径规划是指在路网、需求、车辆等参数全部给定的情况下，确定车辆的最优路径和行驶顺序。
而动态车辆路径规划则是指在一定时间段内，根据实时交通信息和需求变化，动态地调整车辆的路径和行驶顺序。
静态车辆路径规划问题通常应用于物流配送、固定路线的公交线路规划等场景，而动态车辆路径规划问题更多地应用于交通流控制、共享出行等领域。
二、车辆路径规划问题的方法1. 传统方法在早期，对车辆路径规划问题的研究主要依赖于传统的规划和优化技术，如线性规划、整数规划、动态规划等。
这些方法在一定范围内能够解决一些简单的车辆路径规划问题，但对于复杂的实际问题往往效率不高，无法在合理的时间内给出最优解。
2. 启发式算法随着计算机科学和运筹学的发展，启发式算法逐渐被引入到车辆路径规划问题的研究中。
启发式算法是一类基于经验和规则的算法，能够在有限时间内找到接近最优解的解决方案。
蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法等成为应用较多的启发式算法。
这些算法通过模拟自然界的优化过程，使得车辆路径规划问题的解空间得到了更好的搜索，能够有效处理一些中等规模的问题。
3. 智能算法近年来，随着人工智能和深度学习技术的发展，越来越多的研究者尝试将这些技术引入到车辆路径规划问题的研究中。
神经网络、深度强化学习等技术被应用于解决车辆路径规划问题，在一些复杂的场景和大规模问题中取得了较好的效果。
智能算法具有较强的适应性和泛化能力，能够在复杂的实际环境中进行路径规划和决策。
车辆路径规划优化算法研究
车辆路径规划优化算法研究随着机器人技术、智能交通系统等领域的不断发展，路径规划算法成为计算机科学重要的研究方向之一。
而在实际车辆行驶中，路径规划算法的优化则成为了提高行车效率和安全性的重要手段。
因此，本文将介绍车辆路径规划优化算法的研究现状及其实现方法。
一、车辆路径规划的意义车辆路径规划实质上是在已知起点、终点和车辆行驶条件下，寻找一条最优路径使车辆到达目的地。
路径规划的优化不仅可以提高车辆的行车速度和到达目的地的时间，更可以降低交通事故风险，减少车辆燃油消耗，提高舒适度等。
因此，车辆路径规划算法的优化研究具有实际的应用和学术的价值。
二、车辆路径规划的基本原理路径规划问题本质上是一种带约束的优化问题。
而车辆路径规划算法则是寻找一条满足约束的最优路径的计算机程序。
车辆路径规划算法的基本原理是对车辆行驶条件和路况进行建模，然后在模型中搜索一条最优路径。
常见的车辆路径规划算法包括 Dijkstra 算法、A*算法、遗传算法等。
其中，Dijkstra 算法是最为简单的一种路径规划算法。
该算法通过一个起点开始，逐步求得连接该起点的所有路径的最短路径长度，直到求出终点路径的最短长度为止。
然而，该算法无法对后续路况的变化进行优化，且计算时间复杂度较高。
而 A* 算法采用启发式搜索的方式，通过将路径长度和启发式函数值相加求得当前最优路径，并优化了计算时间。
但是，A* 算法对模型的建立和启发式函数的设计要求较高，难以实现。
因此，近年来，越来越多的研究者开始将遗传算法应用于车辆路径规划优化的研究中。
三、遗传算法在车辆路径规划优化中的应用遗传算法作为一种自适应和全局搜索的优化方法，已经广泛应用于路径规划、机器人路径规划、航线规划等领域。
而在车辆路径规划中，遗传算法通过不断优化车辆行驶条件和路况模型，结合群体遗传和突变等特征，求得最优路径。
具体地，遗传算法首先定义基因编码方式和适应度函数，将车辆路径规划问题转化成求解适应度函数最优的基因编码。
车辆路径优化及算法综述_袁建清
车辆路径优化及算法综述袁建清（黑龙江东方学院计算机科学与电气工程学部，黑龙江哈尔滨１５００８６）摘 要：阐述了ＶＲＰ的主要求解算法，在参阅大量文献基础之上以禁忌搜索算法、遗传算法、蚂蚁算法三种主要的算法为划分总结了ＶＲＰ的研究现状以及三种算法的改良与应用情况，最后对车辆调度问题进行了展望，提出了进一步发展动向。
关键词：车辆路径问题；ＶＲＰ；算法中图分类号：ＴＰ３１２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２－７８００（２０１１）０７－００６０－０２作者简介：袁建清（１９７９－），女，黑龙江穆棱人，硕士，黑龙江东方学院讲师，研究方向为信息管理。
０ 引言车辆路径问题（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｒｏｕｔｉｎｇ Ｐｒｏｂｌｅｍ，ＶＲＰ）是指在客户需求和位置已知的情况下，确定车辆在各个客户间的行驶路线，使得运输路线最短或运输成本最低。
对运输车辆进行优化调度，通过选择车辆的最佳运输路径，合理安排车辆调度顺序，可以有效减少车辆的空驶率和行驶距离。
它是物流系统优化环节中关键的一环。
已经典型应用到牛奶配送、报纸和快件投递、垃圾车的线路优化及连锁商店的送货线路优化等众多社会领域，而且在工业管理、物流管理、交通运输、通讯、电力、计算机设计等领域都有广泛的应用。
１ ＶＲＰ求解算法ＶＲＰ是一个ＮＰ难问题，因此根据各具体类型问题的特点应用启发式算法算法求解已经成为研究的主流。
其中传统启发式算法主要有节约算法、插入算法、二阶段算法法等；现代启发式算法主要有禁忌搜索算法（ＴａｂｕＳｅａｒｃｈ，ＴＳ）、遗传算法（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＧＡ）、模拟退火算法（Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ Ａｎｎｅａｌｉｎｇ，ＳＡ）、蚂蚁算法（ａｎｔ ｃｏｌｏｎｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＡＣＯ）等。
近年来应用最多的是禁忌搜索算法、遗传算法、蚂蚁算法以及它们之间或它们与传统启发式算法之间的结合形成的混合算法。
（１）禁忌搜索算法（ＴＳ）：是一种全局优化搜索算法，通过引入一个灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索，并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态，进而保证多样化的有效探索以最终实现全局优化。
车辆路径规划问题研究综述
车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题是指在特定条件下，对车辆的路线进行规划，以达到最优或最优化的目标。
它是一种典型的组合优化问题，涉及到多个领域，如计算机科学、数学、人工智能、交通运输、物流管理等。
研究这些问题的主要目的是为了解决一系列实际应用问题，如物流配送、智能交通管理、货车配送等。
本文将从路线规划问题的定义、算法、应用等方面进行综述。
一、定义车辆路径规划问题可以分为两大类：静态路径规划问题和动态路径规划问题。
静态路径规划问题是指在已知起点和终点的情况下，寻找一条最优路线，使得路线具有一定的性质或满足一定的限制条件。
这些限制条件可以是时间限制、路程限制、交通流限制、成本限制等。
常见算法如Dijkstra算法、A*算法、Floyd算法等。
而动态路径规划问题则是指车辆在运行过程中，需要实时调整路线，以适应环境变化或路况变化。
动态规划问题相对于静态规划问题而言，难度更大，需要更加复杂的算法来求解。
常见算法如遗传算法、模拟退火算法、福尔摩斯算法等。
二、算法1.贪心算法贪心算法是一种基于局部最优原则作出选择的策略。
该算法对于寻找单个最优解十分有效，但在寻找多个最优解或全局最优解时，可能会产生局部最优解而不是全局最优解的问题。
2.动态规划算法动态规划算法是一种可解决具有重叠子问题和最优子结构的问题的算法。
它以自底向上、递推的方式求解问题，具有高效、简单的特点。
该算法可以使我们更加深入地理解问题，在计算机视觉、自然语言处理等领域有广泛的应用。
3.遗传算法遗传算法是一种仿生优化算法，通过模拟进化的过程求解最优解。
在车辆路径规划问题中，该算法一般用于实现路线的优化，通过对种群的遗传进化，不断优化路线，达到最优化的目标。
4.强化学习算法强化学习算法是一种在不断试错过程中学习，以最大化预期收益的方法。
在车辆路径规划问题中，该算法可以用于实现车辆的自主控制和智能驾驶，根据环境变化或路况变化，快速做出反应和调整。
车辆路径规划问题研究综述
车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题是指在给定的道路网络中，找到最佳的路径规划方案，使得车辆能够以最短的时间或最短的距离到达目的地，并且避免拥堵、交通事故等因素的影响。
这个问题在现代交通管理、物流配送等领域中具有重要的应用价值，因此吸引了大量的研究者投入其中。
本文将对车辆路径规划问题的研究现状进行综述，探讨相关的算法、模型以及应用情况，以期为相关领域的研究者提供参考。
一、车辆路径规划问题的分类车辆路径规划问题可以根据不同的约束条件和目标函数进行分类。
根据约束条件的不同，可以将车辆路径规划问题分为静态路径规划问题和动态路径规划问题。
静态路径规划问题是指在起点和终点已知的情况下，通过对道路网络的分析和计算，找到最优的路径规划方案。
而动态路径规划问题则考虑了实时交通信息的影响，需要根据实时的道路状况对路径进行调整，以求得最优的行驶方案。
根据目标函数的不同，车辆路径规划问题可以分为最短路径问题、最小耗费路径问题、最短时间路径问题等。
最短路径问题是寻找两点之间的最短路径，即使得权重和最小的路径。
最小耗费路径问题是在考虑了车辆油耗、路费等因素的基础上，寻找最小耗费的路径。
最短时间路径问题则是在考虑了交通拥堵、限速等因素的基础上，寻找最短时间的路径。
车辆路径规划问题的解决需要借助于一系列的算法，常用的算法包括Dijkstra算法、A*算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
Dijkstra算法是一种经典的最短路径算法，通过不断更新起点到各个节点的最短距离来找到最短路径。
A*算法是一种启发式搜索算法，它结合了Dijkstra算法和启发式函数，能够更快的找到最短路径。
遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等是一些元启发式算法，它们通过模拟生物进化、物理退火等过程来搜索最优解，适用于复杂的路径规划问题。
在动态路径规划问题中，常用的算法包括实时A*算法、实时Dijkstra算法、实时禁忌搜索算法等。
这些算法能够结合实时的交通信息，动态调整路径规划方案，以应对复杂的交通环境。
《车辆路径问题求解算法分析2000字》
车辆路径问题求解算法分析综述1.1 算法概述车辆路径问题一般会有多个约束条件叠加，这会增加问题求解的复杂程度，所以此类问题属于NP难题，针对车辆路径问题的求解算法从早期的精确算法逐渐发展到大规模的智能优化算法。
根据目前的研究成果，求解此类问题的方法总体上可分为精确算法和启发式算法，具体如图2-1所示错误!未找到引用源。
图2-1VRP问题的常用求解算法（1）精确算法精确算法可以在有限的计算步骤内求出问题的最优解，但计算时间会随着问题规模的增加以指数速度上升，所以只适用于规模较小的问题。
由于实际问题具有系统性与复杂性，尤其是针对车辆路径问题等NP难题而言，使用精确算法所产生的成本可能是无法接受甚至不现实的，不适合大多数的配送模型。
（2）传统启发式算法为了在可接受的计算成本范围内进行复杂问题的求解，学者引入了启发式算法。
此类方法要求研究人员通过经验总结、实验分析等方式对求解过程进行引导，使得可以在较短时间内找到可接受的满意解。
传统启发式算法需要针对具体问题模型设计相应的算法，通常用来解决组合优化问题，具有计算速度快、程序较为简单等优点。
但是由于搜索范围的局限性，该方法无法保证求得最优解。
同时，传统启发式算法是通过局部搜索技术找到满意解的，容易陷入局部最优。
（3）亚启发式算法亚启发式算法又称元启发式算法，通过全局搜索获取满意解，找到全局最优解的概率更高。
此类算法是以自然界或人类社会中的一些智能现象为基础产生的，例如遗传算法源于自然界中生物的遗传、自然选择等进化规律，蚁群算法源于蚂蚁在觅食过程中的群体行为，粒子群算法源于鸟群的捕食行为，模拟退火算法源于热力学中固体的退火过程。
1.2 遗传算法（1）算法原理遗传算法是一种可以实现全局优化的自适应概率搜索算法，主要启于生物进化中“适者生存”的规律，即自然环境中适应能力越高的群体往往会产生更加优秀的后代。
通过模拟个体交叉和染色体基因突变等现象产生候选解，然后按照一定原则从中选择较优的个体，不断重复上述操作，直至得到达到终止条件的满意解。
车辆路径规划算法优化研究
车辆路径规划算法优化研究随着现代化社会快速发展，交通运输事业成为人们日常工作、生活、娱乐中不可缺少的一部分。
在这个过程中，车辆越来越成为人们出行的主要交通工具，车辆路径规划算法也愈加重要。
车辆路径规划算法是指在现有地图和路况信息的基础上，通过数学模型计算出最短、最优解的算法，能够为人们的驾车出行提供更加顺畅、高效的服务。
然而，目前普遍使用的车辆路径规划算法还存在着一些问题，如计算复杂度大、精度低、实时性差等。
因此，本文将以车辆路径规划算法优化研究为主题，探讨如何优化算法，提高车辆路径规划的精度、速度和实用性。
一、车辆路径规划算法的基本原理车辆路径规划算法的基本原理主要是通过提前建立数字化地图和实时监测路况，根据车辆当前位置和目的地，计算出最短的行驶路线，并且尽可能地避开重要的道路交叉口，减少车辆行驶的拥堵、浪费时间等现象。
其中，算法主要包括适应性启发式搜索、A星搜索等。
适应性启发式搜索是一种计算机科学中的搜索技术，即从初始状态开始，通过合理的启发函数，带领搜索于可能的目标状态，以解决问题或找到最佳行为。
其过程主要分为两个阶段：首先，算法遍历地图，并将地图格点加入开放列表和封闭列表；然后，算法使用贪心搜索的方式，在加减地图格点的代价函数的基础上，寻找到达目标的最优路径。
A星搜索是一种常用的图搜索算法，可以在图中找到从起点到终点的最短路径。
其过程主要包含估值函数、优先队列、搜寻方法等，通过对路程和时间进行权衡，最终得出最优的路径。
优化算法的主要方法包括减少计算量和提高精度，这些方法的实现需要集成多种技术手段，如加速技术、地图处理技术、算法增强等。
其中，最为常见的优化方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和深度学习方法。
下面将分别介绍各种方法的优化原理和应用。
二、基于规则的算法优化方法基于规则的方法主要是通过先验知识、规则和人类经验对于问题领域进行建模，在此基础上采用推理和运算规则进行计算。
通常的方式包括基于策略（最优先搜索）、基于静态预测模型、基于动态预测模型和状态空间方法。
车辆路径规划问题研究综述
车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题是指在给定的网络中，确定车辆的路径和顺序，以最大化效率和减少成本。
该问题在很多领域都有应用，例如物流配送、交通管理和智能交通系统等。
在这篇文章中，我们将对车辆路径规划问题进行综述，包括问题的定义、解决方法和应用领域。
一、车辆路径规划问题的定义车辆路径规划问题是指在给定的网络中，确定一组车辆的路径和顺序，以最小化某种成本函数。
该问题通常包括以下几个要素：1.网络结构：表示车辆可以到达的位置和它们之间的连接关系。
通常用图论中的图来表示，节点表示位置，边表示路径。
2.车辆集合：表示可用的车辆，每辆车有一定的容量和最大行驶距离。
3.配送任务：表示需要在不同位置之间运输的货物，每个任务有一定的需求量。
问题的目标是找到一组车辆的路径和顺序，使得满足配送任务的需求，并且最小化成本函数，通常可以是总行驶距离、总时间或者总成本。
车辆路径规划问题是一个典型的组合优化问题，具有复杂的计算结构和多样的解决方法。
目前，主要的解决方法包括启发式算法、精确算法和元启发式算法。
1.启发式算法：如遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索等，这些算法能够在较短的时间内找到较好的解，但不能保证找到最优解。
2.精确算法：如分枝定界法、整数规划法等，这些算法能够保证找到最优解，但通常需要较长的计算时间。
3.元启发式算法：如粒子群算法、蚁群算法、人工鱼群算法等，这些算法结合了启发式算法和精确算法的优点，能够在较短的时间内找到较好的解，并且具有一定的全局搜索能力。
车辆路径规划问题在许多领域都有着重要的应用价值，其中包括物流配送、交通管理和智能交通系统等。
1.物流配送：在快递、邮政、零售等行业中，车辆路径规划可以帮助优化配送路径，减少行驶距离和时间，从而提高效率和降低成本。
2.交通管理：在城市交通管理中，车辆路径规划可以帮助优化交通信号配时、减少交通拥堵，提高道路通行效率。
3.智能交通系统：在智能交通系统中，车辆路径规划可以帮助导航系统优化路线规划，避开拥堵路段，提供更加智能的交通导航服务。
车辆路径问题模型及算法研究
车辆路径问题模型及算法研究车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是指对于一些地点的需求，如何安排一定数量的车辆在给定的时间内从仓库或中心出发，服务这些地点并返回仓库或中心，使得总运输成本最小的优化问题。
该问题是组合优化领域中的NP-hard问题，对于大规模问题，需要高效的求解算法，以实现实际应用的可行性。
本论文旨在探讨车辆路径问题模型及算法研究，介绍其应用领域和目前的研究现状，探究主要的求解策略和方法，分析其优缺点并比较其结果。
一、车辆路径问题的应用领域车辆路径问题有着广泛的应用领域，如物流配送、货物集中运输、公共交通车辆的调度等。
在工业中，车辆路径问题常被用来确定设备或原材料的运输路线，以最少的时间和成本满足客户的需求，实现物资顺畅流通和经济效益最大化。
在城市交通领域，车辆路径问题被应用于公共交通和出租车的调度，通过优化路线和时间，减少运营成本和不必要的耗时，提升效率和服务质量。
此外，车辆路径问题还被应用于邮政快递配送、应急救援等领域。
二、车辆路径问题建模车辆路径问题的建模一般分为节点表示和弧表示两种。
在节点表示中，将车辆路径问题抽象为有向无环图（DAG），其中每个节点表示一个客户点或者仓库，每个边表示从一个节点到另一个节点的连线，代表可行的路径集合。
在弧表示中，将车辆路径问题表示为一张图，其中边权表示该路径需要花费的时间或者距离，该图同样也可能存在环。
1.节点表示法以Capacitated Vehicle Routing Problem（CVRP）为例，将每个顾客的需求为Q[i]，仓库的容量为C，每个顾客的坐标为(x[i],y[i])，仓库的坐标为(x[0], y[0])，顾客之间的欧氏距离为d[i,j]。
则模型可以表示为：\begin{aligned} min\left\{\sum_{(i,j) \in A}d_{i,j}X_{i,j} : \sum_{j = 1}^{n} X_{i,j} = 1, \sum_{i=1}^{n} X_{i,j} = 1\\ \sum_{j \in S} Q_{j} X_{i,j} <= C, X_{i,j} =\{0, 1\} \end{aligned}其中，X[i,j] = 1表示第i个点到第j个点有连线，0表示没有连线，S为与仓库联通的点集合。
车辆路径规划问题研究综述
车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题是指在移动车辆的过程中，如何有效地规划车辆的路径以达到最优效果的问题。
这个问题所涉及到的领域十分广泛，涵盖了数学、运筹学、计算机科学、交通管理等多个领域。
本文将对车辆路径规划问题的研究现状进行综述，着重介绍其研究背景、现有的方法和正在进行的研究。
一、研究背景随着城市发展和交通流量的不断增加，车辆路径规划问题愈加重要。
对于个人车主、出租车司机等个体而言，找到最短时间或最短路程的路径对其节省时间和成本非常重要，并且还可以缓解城市拥堵的问题。
而对于大型物流企业、公交公司等，车辆路径规划问题更加复杂，需要考虑路线、载负量、油耗等多种因素。
二、现有的方法1.贪心算法贪心算法是一种简单且高效的方法，其核心思想是每一步都选择当前最优的解决方案，最终达到全局最优解。
在车辆路径规划问题中，贪心算法可以通过选择邻近最短路径、最大带宽路径等来进行路径规划。
但贪心算法容易陷入局部最优解，并且无法解决动态路径规划问题。
2.遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化的计算方法。
它通过对染色体的交叉、变异等操作，模拟自然选择和遗传，最终得到问题的优化解。
在车辆路径规划问题中，遗传算法可以通过将路径表示成染色体，然后通过遗传算法搜索最优路径。
3.动态规划动态规划是一种以广度优先搜索为基础的算法，用于解决其他算法无法解决的最优化问题。
车辆路径规划问题可以通过动态规划的方法进行求解，其中最重要的问题是如何设计状态转移方程。
动态规划算法的缺点是计算量大，只适用于小规模的问题。
三、正在进行的研究目前，越来越多的研究者将深度学习技术应用于车辆路径规划问题中。
深度学习可以通过模拟人类的学习过程，不断优化得到更加精准的预测和规划结果。
例如，一些研究者通过构建智能交通系统，使用深度学习识别城市中的车辆和行人，在此基础上进行路径规划，取得了不错的效果。
另外，一些研究者也将多智能体强化学习算法引入车辆路径规划问题中。
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优解 。蚁群算法具有容 易实现 、收敛速度快 、精度高等优 点 ，在多种优化 问题 上均取得 了较好 的效果 。但 是 由于
ＰＳＯ算法是 通过粒子之 间的相互作 用来 寻找最优解 ，缺乏像遗传算法那样 的变异机制 ，因而 ＰＳＯ算法 容易陷入 局
部最优 。
采用粒 子群算法研究 ＶＲＰ问题 的研究现状包 括 ：马炫等［１３】提 出了一种基于粒子交换 原理的整数粒 子更新方 法
采用蝙蝠算 法研究 ＶＲＰ问题 的研究现状包括 ：马祥丽 ６３将 蝙蝠算法应用于求解 ＶＲＰ问题 ，在 蝙蝠速度更新 公式 中引入 了惯性权重 ，对基本蝙蝠算法进行 了改进 ，克服 了基本 蝙蝠算 法的不足之处 ；马祥丽等【１ｑ针对 ＶＲＰＴＷ 问题 的具体特性重新定 义 了蝙蝠算法 的操作算 子 ，设 计 了求解 ＶＲＰＴＷ 问题 的蝙蝠算法 ，并 采用罚 函数 的方式对 目标函数进行 了简化求解。 ３ 总结与展望
ＭｉｎＺ＝ｆ‘ ’
（１）
与车辆数 、车型 、载重相关 的约束 与配送 回路相关的约束 约束每个客户访问且只访 问一次 与时间窗相关 的约束 变量取值约束 其他 约束
（２）
在上述模 型中 ，式 （１）表示 目标函数 ，式 （２）表示约束条件 。其他 ＶＲＰ模型大致都是 问题 ；穆东等［６１提 出了一种并行模拟退火算法 ，并将该 算法的应用领域扩展到其他车辆路径 问题 和组
合 优化问题 ；魏江宁和夏唐斌同以模拟退火算法为基础 ，研究 了单个集 散点与多个客户之间 的运输 问题 ；Ｍｉｒａｂｉ和
Ｆａｔｅｍｉ Ｇｈｏｍｉ等阎提 出了一种基于模拟退火思想的三步启发式算法求解最小化配送时 间的多配送 中心 ＶＲＰ模型 。
ｓＡ同禁忌搜索算法一样 ，也属于局部搜素算法 ，但是模拟退火算法是模仿金 属加工 中退火 的过程 ，通过一个
温度 函数作 为 目标 函数 ，使其趋 于最小值 ，是一种基于概率的算法。
采用模 拟退火算法研究 ＶＲＰ问题 的研究现状包 括 ：郎茂祥圈研究 了装卸混合 车辆路径 问题 ，并 构造 了模 拟退
区机制 ，有效 解决车辆路径优 化 问题 ；段 征宇等【 通过最小成本 的最邻近法生 成蚁群算法 和局 部搜索操作设 计 了
一 种求解 ＴＤＶＲＰ问题 的改进蚁群算法 。
２．４ 粒子群算法 （Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｓｗａｒｍ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）
ＰＳＯ算法是通过 对鸟群觅食行为 的研究 而得出 的一种 群体并行优化算 法 ，它从随机解 出发 ，通过 迭代寻找最
９６ ｝ ｇ｛
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车辆路径问题及其优化算法研究综述
求解有 时间窗约束 的车辆 路径问题 ；吴耀 华和张念 志㈣以处 理集货或送 货非满载带 时间窗车辆路径优化 问题 为背 景 ，提 出了带 自调节机制 的局部近邻粒子群算法解决 ＶＲＰ问题 。 ２．５ 蝙蝠算法 （Ｂａｔ Ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍ，ＢＡ）
有效 的智能行 为。通 过这种群体智能行为建立 的路径选择机制可使蚁群算法的搜 索向最优解靠 近。 采 用蚁群算法研究 ＶＲＰ问题 的研究 现状包括 ：马建华等 研 究 了基于动态 规划方法 的多 车场最快完成 车辆路
径问题 的变异蚁群算 法 ；辛 颖㈣通过对 ＭＭＡＳ蚁群算法进行 了三种策略 的改造 ，指 出蚁群算 法可 以找 到相对 较好 的解和很 强的鲁棒性 ；陈迎欣【１】］针对蚁群算 法的缺点 ，分别 对信息素更新 策略 、启 发因子进行 改进 ，引入搜 索热
有惩罚 函数 的 ＶＲ ｗ 模型 ；赵辰［３１基 于遗传算法求解 了从生产 中心 到仓库 之间的路径优 化问题 ，设计 了配送路径
优化决策 ；张群和颜瑞嗍建 立了多配送 中心 、多车型车辆路径问题混 合模型 ，并采 用一种 新的模 糊遗传算法求解该
问题 。
２．２ 模拟 退火算 法 （Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ Ａｎｎｅａｌｉｎｇ，ＳＡ）
车辆路径问题及其优化算法研究综述
路径 问题和 闭合式车辆路径问题 ；还可 以将 上述两个 或更 多约束条件结合起来 ，构成一些更复杂的车辆路径 问题 。
由于 ＶＲＰ的约束条件 不 同引起 了其分 类多种 多样 ，而 不 同类 型 的 ＶＲＰ其模 型构造及 求解算 法有很 大差别 。
ＶＲＰ的一般数学模型 为 ：
出的解也具有 较好的参考性 ，因此 ， 目前 大部分研究 者们主要把精力集 中在如何构造高质量 的启发式算法上 ，本
文也主要讨论一些近年来研究 比较多 的启发式优化算法 。针对 ＶＲＰ问题 目前 已提 出了大量 的启发式算 法 ，其 中研
究较多 的主要包括 以下算法 ：
２．１ 遗传算法 （Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＧＡ）
蝙蝠算法是 剑桥大学学者 Ｙａｎｇｔ。５Ｊ于 ２０１０年提出的一种新 型群 智能进化算法 ，模拟 自然界 中蝙蝠通过超声 波搜 索 、捕食猎物 的生物学特 性 ，是 一种基 于种群 的随机 寻优算法 。截至 目前 ，蝙蝠算法 主要 用于求解连续域 的函数 优化问题 ，只有少数学者将其用来求解离散型问题 ，具有很好 的研究前 景。
２．３ 蚁群算法 （Ａｎｔ Ｃｏｌｏｎｙ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＡＣＯ）
蚁群算 法是人们受蚂蚁可 以快 速找到食物 的 自然现象启 发提 出的。蚁群算 法所建立 的机制 ，主要包括蚂 蚁的
记忆 、蚂蚁利用信息 素进行 交互通信及蚂蚁 的集群 活动 三个方 面 。单个蚂蚁缺 乏智能 ，但整个 蚁群则表现 为一种
ＧＡ是一 种通过模 拟生 物进化过程来搜索最优解 的方法 ，该方法通过对 群体进行选择 、交叉 和变异等操作 ，产 生代表新 的解 集的种群 ，根据个体适应度 大小选 择个体 ，通过迭代逐 步使群体进化 到近似最优解状态 。但是 该算
法具有搜索速度慢 、易早熟 、总体可行解质量不高等缺点。
采用遗传 算法研究 ＶＲＰ问题 的研究 现状包括 ：蒋波 圜设计 了遗传算 法求解 以配送 总成本最小为 目标 函数和带
据约束条件完善形成的。
２ ＶＲＰ的求解算法与研究现状
ＶＲＰ的求解方法 ，基本上 可分 为精确算法和启发式算法两大类 。由于精确算 法的计算难度 与计 算量随着 客户 点 的增 多呈指 数级增加 ，在实际 中应用范 围有 限 ，而启 发式算法则具有 全局搜索能力强 、求 解效率高 的特点 ，求