[发明专利]求解大规模CVRP的有效方法及电子设备

权利要求书

1.一种求解大规模CVRP的有效方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1设置最大迭代次数MaxIter、最大无进展迭代数MaxIterNoImp；

S2生成初始解sol；进而i←0，noimpr ←0；sol′←sol；

S3使用路径切割方法SR对sol′中的路径进行切割，得到路径集合RtSt；

S4使用层次分解策略HD对RtSt分解，获得包含所有客户的虚拟客户VC，分割VC得到满足车辆载重约束的解sol″；

S5对sol″实施VNS邻域搜索；若sol″对应总行车距离少于sol，则进行替换，sol←sol″，noimp←0；否则置noimp←noimp+1；

S6执行i←i+1； 当i≤MaxIter且noimp≤MaxIterNoImp时，则转S2进行后续迭代过程，否则则结束，返回sol;

所述S2中，所述初始解sol生成过程参照SAHiD初始解的生成方法，初始解的路径实际由单个客户构成。

2.根据权利要求1所述的求解大规模CVRP的有效方法，其特征在于，所述S4中，当i=0时，层次分解策略HD的最底层聚类对象是单个客户，而当i0时，HD的最底层聚类对象是由SR分割的前一迭代过程中得到的路径集合。

3.根据权利要求1所述的求解大规模CVRP的有效方法，其特征在于，所述VNS邻域搜索包括局部搜索算子集合、扰动算子集合和信息存储结构。

4.根据权利要求3所述的求解大规模CVRP的有效方法，其特征在于，所述局部搜索算子集合对路径内的局部搜索包括单点插入、交换算子以及2-OPT和路径间单点插入、2-OPT以及两条路径的交叉算子。

5.根据权利要求3所述的求解大规模CVRP的有效方法，其特征在于，所述扰动算子集合包括算子：SI、双点插入以及Swap，且每个算子分单条路径和两条路径，每次随机地选取其一进行解结构的重组，以在更大范围内搜索更优的解。

6.根据权利要求3所述的求解大规模CVRP的有效方法，其特征在于，所述信息存储结构对当前解中的相关信息以及搜索记录进行存储，每条路径中客户的最小需求量、最大需求量以及两个连续客户的最小需求量和最大需求量，对SI、DI以及Swap不满足容量约束的操作进行过滤。