控制与决策

作者：赵燕伟,冷龙龙,王舜,张春苗

单位：浙江工业大学机械工程学院，杭州310014,,浙江工业大学机械工程学院，杭州310014,,浙江工业大学机械工程学院，杭州310014,,浙江工业大学机械工程学院，杭州310014;嘉兴职业技术学院机电与汽车分院，浙江嘉兴314036,

关键词：低碳选址-路径问题;同时取送货;多车型;进化式超启发式算法;自适应接收机制

基金：国家自然科学基金项目(61572438)；浙江省科技计划项目(2017C33224).

为了降低物流配送成本和减少CO$_2$排放量,提出一种综合考虑多车型和同时取送货的低碳选址-路径问题,并构建三维指数混合整数规划模型.针对所提问题,设计一种进化式超启发式求解算法,即在超启发式算法框架下,采用进化式策略作为高层学习策略,以实时准确地监控底层算子的性能信息并选择合适的底层算子,包括量子选择、蚂蚁策略、蛙跳机制以及自然竞争等.同时,挖掘算子性能信息以构建自适应接收机制,引导全局搜索,加快算法收敛速度.通过对不同规模实例的仿真实验与对比分析,验证了4种进化式超启发式算法在求解物流配送多车型同时取送货低碳选址-路径问题模型上的有效性与鲁棒性.

来源：2020年第2期

《控制与决策》期刊编辑部

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