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摘要:
针对卸装一体化车辆路径问题,提出一种结合变邻域下降搜索和遗传算法的混合启发式算法(GA_VND).利用随机生成的初始种群,通过遗传算法的交叉变异操作生成弱可行解种群,选择其中的最优值作为变邻城深度搜索的初始解.在变邻域深度搜索的过程中通过两种不同的局部搜索算子对解进行局部搜索和迭代优化.通过对54个算例的求解,仿真结果表明GA_VND更新了54个已知最好解中的8个,表明了该算法是解决卸装一体化车辆路径问题的一种有效方法.
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文献信息
篇名 求解VRPSDP的变邻域混合遗传算法
来源期刊 郑州大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 卸装一体化 车辆路径问题 变邻域下降搜索 遗传算法 组合优化
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目 信息工程
研究方向 页码范围 120-124
页数 5页 分类号 TP301
字数 3307字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-6833.2015.03.026
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研究主题发展历程
节点文献
卸装一体化
车辆路径问题
变邻域下降搜索
遗传算法
组合优化
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
郑州大学学报(工学版)
双月刊
1671-6833
41-1339/T
大16开
河南省郑州市科学大道100号
36-232
1980
chi
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总被引数(次)
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