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建立了优化的多目标带有时间窗的车辆路径问题模型，提出一种小生境混合遗传算法。算法采用混合并行选择方法、最优保留策略以及随机权重适应值函数，克服遗传算法固有的搜索能力差和“早熟”等缺点。实验结果表明，该算法对于解决车辆数不确定的时间窗车辆路径问题提供了一个非常有效的求解方法。
车辆数不确定的时间窗车辆路径问题的小生境混合遗传算法
【摘 要】
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建立了优化的多目标带有时间窗的车辆路径问题模型，提出一种小生境混合遗传算法。算法采用混合并行选择方法、最优保留策略以及随机权重适应值函数，克服遗传算法固有的搜索能力
【机 构】
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兰州交通大学交通运输学院,上海第二工业大学
【出 处】
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物流科技
【发表日期】
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2010年3期
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