【摘要】：針對模糊需求的車輛路徑問題,以模糊可信性理論為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)了混合遺傳算法。引入掃描算法進(jìn)行種群的初始化,結(jié)合配送分隊(duì)數(shù)和剩余載重因素提出了混合交叉算子。借鑒差分進(jìn)化和掃描思想構(gòu)建了基于整數(shù)序規(guī)范的差分掃描變異運(yùn)算。以Solomon標(biāo)準(zhǔn)集為算例,通過實(shí)驗(yàn)確定了主觀參數(shù)的最優(yōu)取值為0.4。改進(jìn)前后的階段效果比較表明,混合交叉算子和差分掃描變異算子提高了算法的性能,采用可信性理論研究模糊需求問題有一定的優(yōu)越性。
[Abstract]:Based on the fuzzy credibility theory, a hybrid genetic algorithm is designed to solve the vehicle routing problem with fuzzy demand. The scanning algorithm is introduced to initialize the population, and a hybrid crossing operator is proposed based on the number of distribution units and the residual load. Based on the idea of differential evolution and scanning, the differential scanning mutation operation based on integer order specification is constructed. Taking Solomon standard set as an example, the optimal value of subjective parameters is determined to be 0.4 by experiments. The comparison of the improved stage results shows that the hybrid crossover operator and the differential scanning mutation operator improve the performance of the algorithm, and the credibility theory has certain advantages in studying the fuzzy demand problem.
【作者單位】： 解放軍理工大學(xué)野戰(zhàn)工程學(xué)院;解放軍理工大學(xué)國防工程學(xué)院;
【分類號】：U492.22;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)會(huì)議論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號：2514402