【摘 要】
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针对平衡运输问题,文中提出了一种基于蒙特卡洛相似度遗传算法的求解算法。首先,利用矩阵元素对种群个体进行初始化,增加了种群的多样性;其次,设计了动态变异率算子和随机变
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573317),浙江省教育厅一般科研项目(工程硕士专项)(Y201840644)
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针对平衡运输问题,文中提出了一种基于蒙特卡洛相似度遗传算法的求解算法。首先,利用矩阵元素对种群个体进行初始化,增加了种群的多样性;其次,设计了动态变异率算子和随机变异策略,以增强算法的搜索能力,加快收敛速度;最后,采用蒙特卡洛相似度接收的方式,避免算法陷入局部最优解问题。通过收敛速度、最优解偏差率、相对标准差等参数对基本遗传算法GA和改进遗传算法IGA进行比较,验证了所提算法的有效性。针对杭州地理数据,设计开发了基于ArcGIS平台的运输配送系统,实现了平衡运输问题的求解功能,系统测试表明了所提算法的有效
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