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近似动态规划求解随机需求分批配送车辆路径问题

2023-05-25分类号:U492.22;F252.1

【作者】石建力  谢丽蓉  
【部门】重庆工商大学管理科学与工程学院  
【摘要】本文针对现实生活中固体废弃物收集等需求随机的分批配送车辆路径问题,建立双层马尔科夫决策模型,使用基于动态分区的全局修正策略和基于部分重优化算法的近似动态规划进行求解。通过算例测试和分析表明模型和算法的有效性。得到以下结论:1)SDVRPSD的最优解中车辆数略高于最小期望车辆数的1.2倍,接近使用进化算法得到的最优解中的车辆数,这两者平均约相差0.6辆。2)与静态分区相比,动态分区以花费较多时间为代价,能显著提升服务范围、降低服务费用,并增加分批配送点数量。3)算法最优解与使用固定路径算法得到的初始解相比,期望服务需求量平均提高约2.6%,期望行驶费用平均降低约1.9%;分批配送点数平均多2.5个。
【关键词】随机需求  分批配送车辆路径问题  近似动态规划  马尔科夫决策过程
【基金】国家自然科学基金资助项目(41501123);; 重庆工商大学2019年度科研平台课题(KFJJ2019036);; 重庆工商大学高层次人才科研启动项目(1855023);; 2022年重庆工商大学研究生科研创新项目(yjscxx2022-112-128)
【所属期刊栏目】运筹与管理
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