带时间窗的时间依赖型同时取送货车辆路径问题研究

来源：交通运输系统工程与信息杂志2024年第4期北京时间：

作者：何美玲, 杨梅, 韩珣, 武晓晖

单位：1. 江苏大学，汽车与交通工程学院，江苏镇江212013；2.四川警察学院，a.智能警务四川省重点实验室，b. 道路交通管理系，四川泸州646000

摘要：针对带时间窗的时间依赖型同时取送货车辆路径问题(TimeDependentVehicleRouting Problem with Simultaneous Pickup-Delivery and Time Windows, TDVRPSPDTW)，本文建立以车辆固定成本、驾驶员成本、燃油消耗及碳排放成本之和为优化目标的数学模型；并在传统蚁群算法的基础上，利用节约启发式构造初始解初始化信息素，改进状态转移规则，引入局部搜索策略，提出一种带自适应大邻域搜索的混合蚁群算法(AntColony Optimization with Adaptive Large Neighborhood Search, ACO-ALNS)进行求解；最后，分别选取基准问题算例和改编生成TDVRPSPDTW算例进行实验。实验结果表明：本文提出的ACO-ALNS算法可有效解决TDVRPSPDTW的基准问题；相较于模拟退火算法和带局部搜索的蚁群算法，本文算法求解得到的总配送成本最优值平均分别改善7.56%和2.90%；另外，相比于仅考虑碳排放或配送时间的模型，本文所构建的模型综合多种因素，总配送成本平均分别降低4.38%和3.18%，可有效提高物流企业的经济效益。

关键词：物流工程,同时取送货车辆路径问题,蚁群算法,时间依赖,时间窗

基金资助：教育部人文社会科学研究青年基金 (21YJCZH180)；智能警务四川省重点实验室开放课题 (ZNJW2023KFMS004)；江苏省研究生科研创新计划项目 (KYCX22_3674)。