最理想解决方案来解决问题。在这些启发式，混合方法是常用。提出了种在模拟退火和随机启动启动爬座小山战略相结合基础上不同方法。提出了个使用高效遗传算法和组分区制定强大启发式方法。提出了问题两阶段算法，首先最大化个弹射池服务客户数量来拥有临时服务器提供服务客户，然后使用经典多启动迭代爬坡算法包括广义弹射链来最小化总行程距离。在我们论文中，我们首先构建初始随机解决方案，然后使用结合模拟退火和大邻居搜索策略混合算法。最后，回归迭代战略提出了为客户调整时间窗口，并找出每辆车出发最佳时间，这样可以使总等待时间为零。论文提交程序在问题中，每位顾客有个给定需求。我们目是，用这样种方法为每部车辆找到路径每个在顾客在其服务时间被拜访次所有线路在节点开始,在节点结束每个线路上客户需求总合不能超过车辆流量，所有车辆都属于同类型，并有同样动力每个顾客，有个服务时间和服务时间窗口也就是为顾客服务车辆必须在之前到达。如果它在之前到达，它应等待为。那么基本上，问题研究对象是为参加了各车队客户车辆，要找到最值点,以减少总行程距离，或最大限度地减少所使用车辆数目。我们例子是根据所罗门中定义模型。,,这里为客户服务时间客户需求和之间直接行驶时间从客户到客户路程所需消费到达客户时间开始服务客户时间。如果车辆直接从行驶到，，否则，，，。以尽量减少车辆行驶总成本车辆承受能力，旅行时间和到达时间可行性约束。确保每辆车从节点和节点结束开始。此外，每个客户能而且只能由辆车送达。在同时间，车辆服务客户所有需求，不能超户服务时间客户需求和之间直接行驶时间从客户到客户路程所需消费到达客户时间开始服务客户时间。如果车辆直接从行驶到，，否则，，，。以尽量减少车辆行驶总成本车辆承受能力，旅行时间和到达时间可行性约束。确保每辆车从节点和节点结束开始。此外，每个客户能而且只能由辆车送达。在同时间，车辆服务客户所有需求，不能超过车辆最大容量。表达式为定义时间窗口。个混合动力系统问题这项工作旨在构建个混合动力系统基础上，结合模拟退火和大邻居搜索策略。为建设卓越初始算法解决方案，这项工作使用随机。读者可参考马吕斯所罗门算法细节。初步解决方案建立初始路线，并提议在中使用随机。这样能产生快速多元化解决方案。原是确定性，但不同是，它用随机选择来定义第个客户为每个新路线。这是必要，可以产生多样初始解。产生新解决方案过程新解决方案过程原理是改善，这是由提出建议。它从最初解决方案开始，根据不断重新移动和重返社会进程找到最佳解决方案。虽然具有竞争力搜索技术中问题有复杂约束条件，但我们需要个优越初始解，所以我们通过随机构造初步解决方案。鉴于为特点问题，重新移动和重新插入过程如下所述。在这里，集合是目前解决方案，是将被从删除客户，集合是从中删除客户，是被删除客户数量，当客户已经从免去时，我们使用集合表示部分解决方案。中第个少部分元素是从中随意删除客户，从其余客户中选出第二部分是和客户最大相关，根据与集合关联性选择其余每次被删除客户和集合最大相关上述程序将重复次，直到所有必需客户被选择，我们使用简单关联函数,表示任何两个客户和之间关联，,表示任何顾客和之间关联,其中,如果和均由同车辆，否则为是从到本文行驶距离时间。为了寻找个新优间，提出了回归迭代策略。它可以使总等待时间为零。实验结果表明，该算法大大提高解决方案质量。与以往方法相比，它也为今后工作探索表明了方向，为其他本地操作者成立元启发式。参考文献,,附录每辆车在每个客户出发最佳时机车辆车辆车辆车辆车辆车辆车辆车辆车辆车辆顾客服务车辆必须在之前到达。如果它在之前到达，它应等待为。那么基本上，问题研究对象是为参加了各车队客户车辆，要找到最值点,以减少总行程距离，或最大限度地减少所使用车辆数目。我们例子是根据所罗门中定义模型。,,这里为客户服务时间客户需求和之间直接行驶时间从客户到客户路程所需消费到达客户时间开始服务客户时间。如果车辆直接从行驶到，，否则，，，毕业设计论文外文资料翻译系院计算科学系专业信息与计算科学姓名学号外文出处,用外文写附件外文资料翻译译文外文原文。指导教师评语签名年月日附件外文资料翻译译文混合算法求解有时间窗车辆路径问题摘要有时间窗车辆路径问题是近年来个引起相当大注意众所周知复杂组合问题。组合优化这类问题是困难问题，最好是用近最优化启发式解决。在这里，我们提出了问题两阶段优化策略。首先，为建设个好初始解，我们使用随机，保证初步解决方案多样性。然后提出优化个基于和组合混合动力系统初始解。其次，用回归迭代策略调整时间窗口为客户提出并找出每个车辆离去最佳时间。它可以使总等待时间为零。这项测试工作是在所罗门有时间窗车辆路径问题中型情况下执行。实验表明，我们算法可以快速有效地解决有时间窗车辆路径问题。关键词随机，迭代策略介绍车辆路径问题是个通用名称，简称为类为客户服务车辆数目组合问题。这是许多物流系统个重要元素。有时间窗车辆路径问题问题是种约束版本，其中每个顾客服务必须在指定时间窗口内送达。问题实例经常发生许多行业，如快餐交付，产品交付，邮递，校车路线等。略有改善解决方案甚至可能会节省大量成本。因此，问题在于管理科学，物流管理日益增长兴趣和计算机科学。然而，时间窗车辆调度问题是。因此，目前研究这个问题需尝试运用启发式技术，以获得局部最优