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摘要:
针对与车辆调度成本密切相关的运输量和车辆利用率,建立油耗费用和固定费用最小的车辆调度模型.根据车辆调度问题实时性和复杂性的要求,提出云模型理论与遗传算法相结合的云自适应遗传算法,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性改进标准遗传算法中固定设置交叉和变异概率的方式,克服了标准遗传算法搜索速度慢及易早熟的缺陷,设计基于最大保留机制的交叉和变异算子,提高了算法的收敛性和鲁棒性.最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证.
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内容分析
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文献信息
篇名 云自适应遗传算法有能力约束的车辆调度优化
来源期刊 重庆大学学报 学科 经济
关键词 车辆调度问题 标准遗传算法 云遗传算法 云模型
年,卷(期) 2013,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 40-46
页数 分类号 F274
字数 语种 中文
DOI 10.11835/j.jssn.1000-582X.2013.08.007
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 王旭 重庆大学机械工程学院 152 2694 28.0 43.0
2 蹇洁 重庆大学机械工程学院 61 306 9.0 14.0
4 葛显龙 重庆交通大学管理学院 46 535 11.0 22.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
车辆调度问题
标准遗传算法
云遗传算法
云模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆大学学报
月刊
1000-582X
50-1044/N
大16开
重庆市沙坪坝正街174号
78-16
1960
chi
出版文献量(篇)
6349
总下载数(次)
8
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