為了滿足供應(yīng)鏈物流的不同需求,考慮多種車型、車輛容量、車輛油耗、車輛最大配送距離等約束條件,以最小油耗、最短配送距離為目標(biāo),建立多車型供應(yīng)鏈物流運輸調(diào)度模型（Multi-Type Vehicle Routing Problem in Supply Chain,MTVRPSC）,并提出一種混沌煙花算法求解該模型。該算法以煙花算法為核心,提出一種編解碼策略實現(xiàn)連續(xù)空間到MTVRPSC離散空間的映射,重新定義算法的適應(yīng)度函數(shù)、適應(yīng)度值和適應(yīng)度的比較方法,并采用混沌初始化策略和混沌搜索策略來增強算法收斂效果。實驗結(jié)果表明,所提出的算法在求解MTVRPSC時具有較強的尋優(yōu)能力和穩(wěn)定性。 

【文章來源】：計算機工程與應(yīng)用. 2019,55(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 多車型供應(yīng)鏈物流運輸調(diào)度模型
3 混沌煙花算法
    3.1 煙花算法
        3.1.1 爆炸算子
        3.1.2 變異算子
        3.1.3 選擇策略
    3.2 編解碼策略
        3.2.1 編碼策略
        3.2.2 解碼策略
    3.3 適應(yīng)度函數(shù)
        3.3.1 適應(yīng)度函數(shù)的定義
        3.3.2 適應(yīng)度值
        3.3.3 適應(yīng)度的比較
    3.4 混沌優(yōu)化算法
        3.4.1 混沌初始化策略
        3.4.2 混沌搜索策略
    3.5 算法步驟
4 實驗與分析
    4.1 實驗算例
    4.2 算法參數(shù)設(shè)置
    4.3 實驗結(jié)果與分析
5 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3059414