北航2018数模预选赛笔记

1.此次数模比赛A题是无人物流配送问题，题目描述如下

刚开始我的想法是，这是一个多目标优化问题，考虑的指标包括：优化无人物流车的调度和行驶路线，根据位置和距离时间。采用组合优化寻找模型或者使用启发式算法，而启发式算法我没学习过，包括基因、遗传、模拟退火和蚁群算法。最早的时候我是想使用Floyd算法求出各个楼的最短路径然后用雷达图分割法分为一级统筹区和二级统筹区，然后通过聚类分析重力法选址来确定仓库，用Floyd和哈密顿图求往返最短路线问题。然后用多韦伯模型确定货车数量及车次。 先写到这，后面根据讨论确定了是一个旅行商问题的强化版VRP问题，即车辆路径问题，因为是多辆车，并且带有时间窗口和装货量，然后决定使用启发式算法，一开始我使用模拟退火算法，但在退火2000次以后发现北航的数据点容易陷入局部最优解，使一辆车跑全程然后剩下的车不跑了，所以我又学蚁群算法然后在蚁群算法的基础上加入了时间窗，虽然有几条线路不是那么好，有些线路车是半载的，但是基本符合路径和时间最优，先睡觉去了，困得不行，明日再更。