【摘 要】
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提出用遗传算法(GeneticAlgorithms,GA)和爬山算法(LocalSearchAlgorithm,LSA)结合求解不确定性车辆路径问题.首先描述了带有机会约束的VRP相关机会约束随机规划模型,由于车
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提出用遗传算法(GeneticAlgorithms,GA)和爬山算法(LocalSearchAlgorithm,LSA)结合求解不确定性车辆路径问题.首先描述了带有机会约束的VRP相关机会约束随机规划模型,由于车辆数不确定,因此提出另一目标函数,即车辆数最小化,与距离最小化同为目标函数建立了双目标相关机会约束随机规划模型.在车辆数不确定的情况下,用GA和LSA相结合的混合算法进行求解,即以GA为主,把LSA用在GA的变异操作中,增强算法的爬山能力.实验结果表明,混合算法获得的最优解、平均装载率和计算成本都比较令人满意.
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