Improved adaptive large neighborhood search algorithm for mixed fleet routing problem of dynamic demands

Improved adaptive large neighborhood search algorithm for mixed fleet routing problem of dynamic demands
Nan Lijun
Chen Yanru
Zhang Zongcheng
School of Economics & Management, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China

摘要

In order to provide decision support for vehicle scheduling of logistics companies, this paper investigated the routing problem with time windows and dynamic demands considering a mixed fleet of electric and conventional vehicles, and proposed a two-stage integer programming model to minimize the total distribution cost. This paper designed an improved adaptive large-scale neighborhood search algorithm(IALNS), proposed the new deletion and repair operators and acceleration strategy in the dynamic stages. It conducted the extensive large-scale computational experiments with both static and dynamic demands to examine the performance of proposed IALNS. The results show that, compared to IALNS-ND, IALNS performs better in term of the minimum and average values in 75% of the static problems(9 out of 12 cases). In 95%(57 out of 60 examples) of the dynamic cases, IALNS works better than IALNS-ND in terms of the cost and computation time. Moreover, compared to ALNS, LNS and VNS, IALNS performs best in term of the best minimum and average values of the total costs for all static cases. In 58%(35 out of 60 examples) of the dynamic case, the IALNS can achieve a better solution in 1.5 times or even 10 times less computation time than the rest algorithms. Also the larger the degree of dynamism of a experiment is, the better the obtained solution obtained by IALNS in a shorter time. Thus IALNS performs best in solving the time-sensitive dynamic demand vehicle routing problem.

基金项目

国家重点研发计划项目(2018YFB1601402)
国家自然科学基金项目(71771190)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.02.0050
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2021年第38卷 第10期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 2926-2934
文章编号: 1001-3695(2021)10-008-2926-09

发布历史

[2021-10-05] Printed Article

引用本文

南丽君, 陈彦如, 张宗成. 改进的自适应大规模邻域搜索算法求解动态需求的混合车辆路径问题 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (10): 2926-2934. (Nan Lijun, Chen Yanru, Zhang Zongcheng. Improved adaptive large neighborhood search algorithm for mixed fleet routing problem of dynamic demands [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (10): 2926-2934. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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