基于改进双种群混合遗传算法的车辆路径问题研究

何国强; 李斌成; 王东先

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基于改进双种群混合遗传算法的车辆路径问题研究

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针对传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题,存在早熟收敛、易陷入局部最优等问题,设计了双种群混合遗传算法.种群I在传统遗传算法中引入模拟退火思想及变邻域搜索策略,增强算法局部搜索性能.种群II在迭代过程中,通过设定阈值判断当种群达到早熟收敛状态时,利用"移民策略"植入外部个体,达到增加种群多样性、增强算法全局搜索和开发的能力.每次迭代完成后采用"移民算子"进行种群间的信息交流.最近邻插入方法在算法迭代结束之后对求解所得最好解的各子路径进行再优化.算例验证分析可知,所提算法计算结果同算例给出的最好解之间的偏差均在-1.00≥以内,求解质量优于所有对比的算法,表明所提算法能有效解决容量约束的车辆路径问题,具有可靠的全局稳定性.

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来源
《供应链管理》 |2020年第7期|108-118|共11页
作者
何国强; 李斌成; 王东先;
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作者单位

甘肃财贸职业学院甘肃兰州 730207;

甘肃财贸职业学院甘肃兰州 730207;

兰州铁道设计院有限公司线路运输所甘肃兰州 730015;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
容量车辆路径问题; 双种群; 混合遗传算法; 移民策略; 局部搜索/全局搜索;

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