【摘 要】
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该文研究了邮政运输调度领域的几个组合优化问题.分析邮政运输问题后,提出将其分解为可以实现自然连接的星型、网络、线型三种结构,降低问题的复杂度.研究人员的任务就是分别
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该文研究了邮政运输调度领域的几个组合优化问题.分析邮政运输问题后,提出将其分解为可以实现自然连接的星型、网络、线型三种结构,降低问题的复杂度.研究人员的任务就是分别对这三种结构建立数学模型、设计求解方案.针对星型结构,该文提出了约束性的多重TSP问题及其数学模型,Clarke-Wright算法是处理此类问题的启发式算法,该文通过设置虚拟城市将其转化为TSP问题使用遗传算法求解.实验结果表明遗传算法在问题规模较大时具有比启发式方法更好的结果.根据网状结构特征,研究人员考虑使用线性神经网络模型求解,期望能得到较好的可行调度方案.该文较全面地探讨了标准遗传算法及其已有的一些改进算法,在分析其遗传群体特性(多样性、适应度)、各种遗传算子的作用和实现框架的基础上,提出了有效均衡搜索、适当优势策略等概念,进而设计了一种改进的遗传算法实现框架.研究人员应用改进的遗传算法来求解火车资源调度问题.
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