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摘要:
传统方法无法有效求解交通道路维护运作中的有补给点及多装载的容量约束弧路径(CARP-RP-ML)问题.为此,提出改进的启发式算法和遗传算法.启发式算法将不同的分割算法用于由所有需求弧随机排序得到的个体上,构造问题的可行解;遗传算法利用分割算法计算其个体适应值,确定对应的可行车辆路径及补给位置,并用局部搜索作为变异算子,进一步扩大搜索空间.数值实验结果表明,与启发式算法相比,遗传算法能更有效地求解CARP-RP-ML问题.
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文献信息
篇名 求解CARP-RP-ML问题的改进算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 容量约束弧路径问题 组合优化 启发式算法 遗传算法 适应值 局部搜索
年,卷(期) 2012,(7) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 168-170
页数 分类号 TP312
字数 4516字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.07.055
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 林丹 天津大学数学系 31 759 13.0 27.0
2 胡珊 天津大学数学系 2 11 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
容量约束弧路径问题
组合优化
启发式算法
遗传算法
适应值
局部搜索
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
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