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时空相关的混载校车路径问题邻域搜索被引量：4: 2015年; 为节约混载校车路径问题求解过程中邻域解搜索的时间,引入时空距离和时空相关度概念,将邻域搜索空间限定在合理的范围内。该算法首先计算站点间的时空距离,再附加上简单约束的预判断,从而得到时空相关度矩阵。然后对于任意学生乘车站点,将其他可能与之直接相连的站点按照时空相关度排序,形成一个邻接列表。在邻域搜索过程中,通过限定邻接列表长度,仅尝试最终接受概率较大的一部分移动操作,以此缩小邻域搜索空间,从而提高算法效率。在国际标准案例上的测试结果表明,基于时空相关度的搜索策略能在基本不降低求解质量的情况下,平均节省50%以上的求解时间。; 党兰学侯彦娥孔云峰; 关键词：邻域搜索

一种求解大规模校车调度问题的元启发式算法被引量：6: 2013年; 校车调度问题(SBSP)是通过调度使一辆校车服务完一个学校后继续服务其他学校,以减少一个地区所需的校车总数,进而降低校车采购成本和运营成本。目前的SBSP求解方法是将其转化为指派问题或运输问题,使用混合整型规划算法或者简单启发式算法进行求解,但求解性能有局限。本文在单校校车路径规划的基础上,将单校路径抽象为虚拟站点,进而将SBSP转换为带有时间窗的车辆路径问题(VRPTW),设计元启发算法进行求解。使用构造启发式算法获得初始解后,在模拟退火算法框架中通过典型的局部搜索算子搜索邻域解,逐步改善求解质量。搜索算子包括单点移动、两点交换、2-OPT和Cross-Exchange。迭代优化过程中以校车路径数为主要目标,路径长度为次要目标。为避免邻域搜索陷入局部最优,算法以一定的概率接受部分使路径长度增加的解。15个案例实验验证了本算法的有效性,与现有算法相比,能够获得更好的优化目标,适用于大规模的校车调度。; 陈小潘党兰学孔云峰; 关键词：模拟退火算法

元启发式算法在校车路径规划中的应用被引量：5: 2013年; 将单个学校校车路径问题抽象为开放式车辆路径问题,基于元启发式算法框架求解校车最优路径。假设所有校车从同一停车场出发,最终到达学校,首先利用改进的节约算法在全局范围内产生初始解,再用模拟退火算法通过4种局部交换策略获得最优解。100次模拟实验结果表明,在93%的情况下,改进后的元启发式算法框架比ArcGIS 10的VRP求解的最优路径总距离短,且计算效率明显提高。; 刘青松孔云峰党兰学王震; 关键词：模拟退火算法

校车路径问题模型及算法研究进展被引量：14: 2013年; 校车路径问题(SBRP)自1969年提出以来,学者们一直在探索其模型及求解算法.文章分析了SBRP涉及的因素及其分类方法,讨论了SBRP模型中目标和约束的特征,按照精确算法、启发算法和元启发算法对求解方法进行分类回顾总结,并对SBRP算法未来的研究方向作以展望.; 党兰学陈小潘孔云峰

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河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A520050)