自适应离散布谷鸟算法求解同时送取货车辆路径问题

摘要

对于带时间窗的同时送取货车辆路径问题(VRPSDPTW)的求解，提出了一种新型改进的自适应离散布谷鸟算法(adaptive discrete cuckoo search, ADCS).在传统的路径搜索算子上引入了差权重组解决原有的Lévy飞行在离散问题上的巢穴更新困难问题，并在该阶段融入了算子的自适应选择方式提高算法的搜索能力；在寄生巢更新过程中，使用了破坏重组策略和淘汰机制代替标准算法中的偏好随机游走，并在算法的整个迭代过程中加入种群多样化缩减策略平衡搜索速度和精度.在仿真实验阶段，选取了针对该问题设计的56个大规模算例对算法的性能进行测试，结果更新了其中26个算例的当前国际最优解；同时选取SA-ALNS、p-SA、VNS-BSTS、ALNS-PR和DCS等智能优化算法进行对比实验，并进行Nemenyi检验，实验结果表明了该算法的有效性.

关键词

车辆路径问题 / 同时送取货 / 时间窗 / 布谷鸟算法