长期车辆合乘问题的复合变邻域搜索算法

郭羽含; 伊鹏

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针对于长期车辆合乘问题(LTCPP),提出一种复合变邻域搜索算法(HV NSA),将具有相同目的地的用户进行合乘匹配从而减少车辆出行数量.首先,构建一个全面准确的长期车辆合乘问题的数学模型,将所有用户按复合距离优先算法分配到合乘小组中,对时间窗口和车容量约束验证,得到初始合乘方案;然后利用变邻域搜索算法对初始合乘方案进行优化迭代,得到最终的优化合乘方案.实验结果表明,该算法在处理100人和200人的规模问题上可以在1s内得到高质量的优化合乘方案,对于400人和1000人的较大规模问题,该算法仍然可以在2～4 s内得到较高质量的优化合乘方案.

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来源
《计算机应用》 |2018年第10期|3036-30413052|共7页
作者
郭羽含; 伊鹏;
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作者单位

辽宁工程技术大学软件学院;

辽宁葫芦岛125100;

辽宁工程技术大学软件学院;

辽宁葫芦岛125100;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;在其他方面的应用;
关键词
长期车辆合乘问题; 邻域结构; 变邻域搜索; 合乘匹配; 车辆调度问题;

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