基于密度峰值聚类的VRPTW问题研究

发布时间：2022-02-21 06:04

　　提出一种密度峰值聚类（density peak clustering, DPC）与遗传算法（genetic algorithm, GA）相结合的新型混合算法（density peak clustering with genetic algorithm, DGA）,求解带时间窗的车辆路径问题。首先应用DPC对客户进行聚类以缩减问题规模,再将聚类后的客户用GA进行线路优化。结果表明:DGA在9个数据集上的平均值比模拟退火（simulated annealing, SA）和禁忌搜索（Tabu）分别提高了13.41%和4.7%,单个数据集最大提高了26.4%。这证明了该算法是求解车辆调度问题的高效算法。 

【文章来源】：工业工程. 2020,23(05)北大核心

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本文编号：3636650