【摘要】：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料供應和農(nóng)產(chǎn)品的合理配送,除了應選擇合適的運輸方式外,還要確定合理的配送路線和貨物的運輸量,對于不同的運輸條件、組織方法,車輛可以按照不同的配送路線完成農(nóng)產(chǎn)品及其相關生產(chǎn)資料的配送任務。在構建了農(nóng)產(chǎn)品及其生產(chǎn)資料的物流配送路徑優(yōu)化數(shù)學模型的基礎上,提出了基于局部競爭機制的選擇小生境技術和自適應調(diào)節(jié)交叉變異參數(shù)方法提高全局收斂性能,然后將帶有記憶功能的模擬退火算法與上述改進遺傳算法相結合,以提高局部搜索能力,從而構造出一種新的混合遺傳算法。經(jīng)過計算證明,這種混合算法可以在很大程度上解決上述問題,并得到最優(yōu)解或者近似最優(yōu)解。
[Abstract]:For agricultural production and the supply of agricultural means of production and the rational distribution of agricultural products, in addition to selecting the appropriate mode of transportation, it is also necessary to determine a reasonable distribution route and the volume of goods transported, and to organize the different transportation conditions, Vehicles can complete the distribution of agricultural products and related means of production according to different distribution routes. On the basis of constructing a mathematical model of logistics distribution path optimization for agricultural products and their means of production, a local competitive mechanism based niche selection technique and an adaptive method to adjust cross-variation parameters to improve the global convergence performance are proposed. Then the simulated annealing algorithm with memory function is combined with the improved genetic algorithm to improve the local search ability and a new hybrid genetic algorithm is constructed. It is proved by calculation that the hybrid algorithm can solve the above problems to a large extent and obtain the optimal solution or approximate optimal solution.
【作者單位】： 泰州學院;南京理工大學泰州科技學院;
【基金】：遼寧省高等學校優(yōu)秀科技人才支持計劃(編號:LR2012005)
【分類號】：F326.6;TP18

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5 王sサ，

本文編號：2144999