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文檔簡介
1、物流和科研當(dāng)中經(jīng)常涉及到車輛路徑問題,它是一個(gè)典型的組合優(yōu)化問題.對(duì)該問題的研究不僅有理論意義,還具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和經(jīng)濟(jì)效益.此類問題的研究種類非常多,對(duì)于不同種類車輛路徑問題,采用的數(shù)學(xué)模型和算法也大不相同.考慮到問題的復(fù)雜性,智能算法已成為求解車輛路徑問題的主要方法之一,如遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法等.本文采用帶局部搜索技術(shù)的遺傳算法求解兩類車輛路徑問題,具體工作如下:
1.對(duì)于帶容量限制的車輛路徑問題,設(shè)計(jì)
2、了一個(gè)基于局部搜索技術(shù)的遺傳算法.該局部搜索過程通過概率選擇要改進(jìn)的客戶組合,通過優(yōu)化該組合而改進(jìn)當(dāng)前路徑.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該局部搜索方法能有效提高算法的搜索效率.另外,為了更好地產(chǎn)生新的雜交后代,本文給出了一個(gè)基于兩個(gè)父代個(gè)體求和的雜交算子.該算子的特點(diǎn)是即使兩個(gè)父代個(gè)體一樣,也能產(chǎn)生不同于父代的一個(gè)后代個(gè)體.這使得算法在運(yùn)行后期能有效產(chǎn)生新的后代,保持種群的多樣性.
2.有時(shí)間窗的車輛路徑問題,現(xiàn)有的大多數(shù)方法采用“硬”的時(shí)
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