Efficient Intelligent Optimized Algorithm for Dynamic Vehicle Routing Problem

Jiangqing Wang; Rongbo Zhu

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Efficient Intelligent Optimized Algorithm for Dynamic Vehicle Routing Problem

机译：动态车辆路径问题的高效智能优化算法

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In order to solve the dynamic vehicle routing problem (DVRP) containing both dynamic network environment and real-time customer requests, an efficient intelligent optimized algorithm called IOA is proposed in this paper, which takes advantages of both global searching ability of evolutionary algorithms and local searching capability of ant colony algorithm. The proposed IOA incorporates ant colony algorithm for exploration and evolutionary algorithm for exploitation, and uses real-time information during the optimization process. In order to discuss the performance of the proposed algorithm, a mixed integral programming model for DVRP is formulated, and benchmark functions are constructed. Detailed simulation results and comparisons with the existed work show that the proposed IOA algorithm can achieve a higher performance gain, and is well suited to problems containing dynamic network environment and real-time customer requests.

机译：为了解决既包含动态网络环境又包含实时客户需求的动态车辆路径问题（DVRP），提出了一种高效的智能优化算法IOA，该算法既具有进化算法的全局搜索能力，又具有局部搜索的优势。蚁群算法的搜索能力提出的IOA结合了用于探索的蚁群算法和用于开发的进化算法，并在优化过程中使用了实时信息。为了讨论该算法的性能，建立了DVRP混合积分规划模型，并建立了基准函数。详细的仿真结果和与现有工作的比较表明，所提出的IOA算法可以获得更高的性能增益，非常适合包含动态网络环境和实时客户需求的问题。

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来源
《Journal of Computers》 |2011年第11期|共8页
作者
Jiangqing Wang; Rongbo Zhu;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
intelligent optimized algorithmevolutionary algorithmant colony algorithmdynamic vehicle routing problem;

机译：智能优化算法进化算法蚁群算法动态车辆路径问题;

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