【摘 要】
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对大规模多车场车辆路径问题，设计了基于双层模糊聚类的改进遗传算法求解框架，上层静态区域划分利用k-means技术将多车场到多客户的问题转化为一对多的子问题，下层模糊聚类从保
【基金项目】
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教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(No.NCET-06-0236);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(No.20100032110034).
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对大规模多车场车辆路径问题，设计了基于双层模糊聚类的改进遗传算法求解框架，上层静态区域划分利用k-means技术将多车场到多客户的问题转化为一对多的子问题，下层模糊聚类从保证客户满意度和整合物流资源的角度出发，利用模糊聚类算法根据客户需求属性形成基于客户订单配送的动态客户群。进一步，通过改进选择算子和交叉算子来设计车辆路径优化的遗传算法。通过随机算例仿真实验，证明了提出方法和求解策略的有效性。
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