自适应大邻域搜索的人工蜂群算法求解带容量约束车辆路径问题
来源：计算机集成制造系统杂志2022年第11期北京时间：
作者：夏小云, 庄鹤林, 杨火根, 向毅, 陈泽丰
单位：1.嘉兴学院信息科学与工程学院2.江西理工大学理学院3.华南理工大学软件学院4.中山大学人工智能学院
摘要：为解决带容量约束的车辆路径问题(CVRP)求解时收敛能力与探索能力不足、耗时长等问题,提出一种基于大邻域搜索的人工蜂群优化算法。设计了5个移除算子和2个插入算子,采用算子区别应用机制、仔细侦查蜂机制、更新策略宽松机制优化算法。所提算法能够快速搜索到可接受解,在实验数据集上能收敛到大部分已知最优解,并更新了4个已知最优精准解。实验结果表明,3种优化策略均能有效提升算法效率,算法具有较好的综合性能。
关键词：带容量约束车辆路径问题,人工蜂群算法,自适应大邻域搜索,算子区别应用机制,宽松更新策略
基金资助：浙江省公益技术应用研究计划资助项目(LGG19F030010);国家自然科学基金资助资助项目(61703183,61773410,61906069,12161043);江西省自然科学基金资助项目(20192BAB201007)。
