《表2 求解IPVRP的启发式算法》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《供应链生产运输联合调度研究综述》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

启发式算法是对过去经验进行归纳推理和实验分析来解决问题的方法，常常用于稍大规模IPVRP的求解。Hurter等[11]以贪心算法构建路线为基础，设计求解IPVRP先安排线路后分组的2阶段算法，实际应用中降低配送成本和减少配送时间。Chang等[12]利用Johnson规则和首次拟合递减算法进行IPVRP成本最小化的求解，实验中其求解算法性能随着车辆数量的增加而降低。Meinecke等[13]使用多级分解和综合（MSDI）启发式来解决作业车间IPVRP，实验结果表明，应用MSDI启发式可以降低6.9%～17.7%的总体成本。Gao等[14]对于IPVRP的2种情况：（1）所有订单需要相同生产时间；（2）所有订单需要相同运输时间，其提出的多项式时间算法都能表现出较优的算法性能。Belo等[15]比较自适应大邻域搜索（ALNS）和传统启发式算法，前者的平均性能要好12.7%。Lee等[16]提出大规模邻域搜索（LNS）来解决核医学IPVRP，使用生产运行数据实例严重提出的求解方法，结果运行良好且减少运营成本。Farahani等[17]分别采用块规划理念和LNS用于确定MILP模型中的生产计划和VRP，使用丹麦现实餐厅得到该方法降低了约40%的质量衰减而成本仅有小幅增长的结果。求解IPVRP的启发式算法如表2所示。