【摘 要】
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针对所有客户被预先分配给若干聚类的聚类车辆路径问题,建立了相应的整数规划模型,提出基于差分进化和遗传算法的两级混合算法。在聚类层,运用差分进化算法进行优化,染色体基
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针对所有客户被预先分配给若干聚类的聚类车辆路径问题,建立了相应的整数规划模型,提出基于差分进化和遗传算法的两级混合算法。在聚类层,运用差分进化算法进行优化,染色体基于聚类编号进行编码,采用扫描算法初始化种群,结合聚类层的编码特点,设计了基于升序排列的变异算子,在交叉环节考虑传统差分进化算法的缺陷,设计了考虑聚类服务数和装载率的混合交叉算子;在客户层,运用遗传算法进行优化,染色体基于客户编号进行编码,交叉策略采用基因子段的整体交叉,变异时采用位置交换、逆序、插入等策略。最后,利用标准测试库中的实例进行仿真,并与已知最优值进行对比分析,结果表明,算法具有一定的可行性和有效性。
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