| 考虑时空相关随机行驶时间的车辆路径问题模型与算法 |
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| 作者姓名： | 张冬青 郭钊侠 张殷杰 |
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| 作者单位： | 四川大学商学院,成都610065 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（71872118,72171159）; 四川大学创新火花项目（2018hhs-37） |
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| 摘 要： | 本文对一类在真实道路网络中考虑时空相关的随机行驶时间的车辆路径问题进行了研究. 首先我们建立了该问题的两阶段随机规划模型. 然后我们将用于候选解寻优的智能优化算法与用于产生评价解的随机场景的情景生成技术相结合,提出一种智能随机优化方法求解该问题. 为了有效地进行解的寻优,本文结合可变邻域下降算法提出了一种混合粒子群优化算法.最后通过一系列基于北京市区道路网络的算例实验,我们验证了所提出的混合粒子群优化算法的有效性.实验结果还表明,考虑实际交通环境中道路网络上车辆行驶时间的时空相关性,会影响最优车辆路径决策方案.
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| 关 键 词： | 时空相关 城市道路网络 高维相关随机量 混合粒子群优化 情景生成 |
| 收稿时间： | 2021-05-15 |
| 修稿时间： | 2021-07-26 |
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