高效的元启发式算法的设计和解决打开带多车场车辆路径问题

"交通管理"是在不同科学领域中的此类的热门专业之一作为运筹学、 工业工程、 土木工程、 医疗保健管理等。主要目标"最小化总运输成本"之间的供应商客户端必须满足每一位客户的需求的方式。当"运输问题"尝试生成之旅或一组子之旅旨在优化一些目标，那么就被称为"路由问题"。路由问题由作为 5 部分组成：网络、 需求、 舰队、 费用和各项目标。最为著名的例子之一"路由问题"是"旅行推销员问题"简称为"tsp 问题"。有的时候更多比一个服务器 （如汽车），然后"茶匙"转换为一个新的问题所谓"车辆路径问题"或者"车辆"。这是最具挑战性的问题之一在"优化组合"的区域。"车辆"的一个非常简单的定义是： 给出客户必须满足的车辆设在舰队的已知需求集中央仓库"。在一些分布系统中，不需要返厂维修车辆。最近的问题被称为"开放式车辆路径问题"或"OVRP"。自现实世界的情况迫使公司使用多个库来管理他们配电系统，在这里它被考虑多车场。关于这的复杂性问题，传统的优化方法不会在中等至大型的有用这个问题。因此，本文分别介绍了两个新的元启发式混合变量邻域搜索 （HVNS） 和并行模拟的成材 （PSA）。有效性本文提出的模型和算法进行了研究。最大的作者的本论文主要是与多个仓库的第一 OVRP 的知识。另一个贡献本文"应用米勒-塔克-Zemillin 子旅游消除约束"。

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