学习型变邻域搜索算法求解运输-装配协同优化问题

摘要：

针对运输-装配协同优化问题,建立其整数规划模型,提出一种融合分解策略的学习型变邻域搜索算法(learning variable neighborhood search with decomposition strategy,LVNS_DS)对其求解.为降低问题的求解难度,设计一种分解策略将原问题分解为路径规划问题和装配线平衡问题;应用LVNS算法对2个子问题进行求解;通过合并子问题解可得原问题的完整解.相比常规VNS算法,LVNS算法依据邻域动作概率值来转换邻域结构,依据邻域动作产生的贡献来动态地更新其概率值,LVNS算法能以较大的概率值选择适于当前搜索阶段的邻域动作,从而易于找到子问题的优质解.通过不同规模算例的仿真实验,验证了运输-装配协同优化的有效性和LVNS_DS算法的有效性.

关键词：协同优化、耦合性、装配线平衡、车辆路径优化、变邻域搜索、分解策略

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;云南省基础研究计划重点项目

在线出版日期：2023-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共18页

页码：1260-1277