李珊珊

摘要：針對移動(dòng)電商下的動(dòng)態(tài)車輛路徑問題，實(shí)現(xiàn)了從動(dòng)態(tài)問題到靜態(tài)問題的轉(zhuǎn)化，并建立問題模型。在貪心算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合K-d tree方法和Held Karp模型建立改進(jìn)貪心算法，并驗(yàn)證了該模型和算法的有效性。

Abstract： To solve the problem of dynamic vehicle routing problem in mobile e-commerce， dynamic vehicle routing problem is transformed into static vehicle routing problem and the model is established. Based on the greedy algorithm， the improved greedy algorithm is established by combining K-d tree and Held Karp model， and the validity of the model and algorithm is verified.

關(guān)鍵詞：移動(dòng)電商；動(dòng)態(tài)車輛路徑問題；改進(jìn)貪心算法

Key words： mobile e-commerce；dynamic vehicle routing problem；improved greedy algorithm

中圖分類號：F724.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）08-0072-03

3 算例說明與求解

3.1 算例說明

為了測試所提出模型和算法的有效性，以Li等提出的12個(gè)n為560～1200的算例[7]為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，動(dòng)態(tài)程度？準(zhǔn)分別為0.25、0.50、0.75、1.00，如表1所示。

本文的算例中只考慮了新顧客出現(xiàn)的情況，并假設(shè)每個(gè)算例中的動(dòng)態(tài)顧客在取貨周期中按標(biāo)號升序方式均勻出現(xiàn)。

3.2 算例求解

本文的求解質(zhì)量為求解路徑長度與對應(yīng)靜態(tài)算例已知最優(yōu)解的偏差，求解質(zhì)量與求解時(shí)間如表2。

由表2知，IMGR在求解質(zhì)量方面優(yōu)于已知最優(yōu)解，且求解時(shí)間很短，如求解最大的算例DVRP-1200，？準(zhǔn)=1.00時(shí)，顧客出現(xiàn)的平均時(shí)間間隔為24.00s，計(jì)算耗時(shí)僅為10.35s，能滿足對于算法時(shí)間的要求。

4 結(jié)束語

本文將移動(dòng)電商下的DVRP轉(zhuǎn)化為靜態(tài)VRP，建立了動(dòng)態(tài)模型；在GR的基礎(chǔ)上，結(jié)合K-d tree法加快求解速度策略和Held Karp模型提高求解質(zhì)量策略，提出了IMGR方法。并通過對12個(gè)算例求解驗(yàn)證了該模型和算法能在合理的時(shí)間內(nèi)求解DVRP。

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