【摘 要】
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提出一种可以有效求解带时间窗的车辆调度问题的灾变遗传算法。遗传算法作为一种高效的启发式算法被用于解决这类组合优化问题,但是该算法存在过早收敛、易陷入局部最优等缺
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51075337)
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提出一种可以有效求解带时间窗的车辆调度问题的灾变遗传算法。遗传算法作为一种高效的启发式算法被用于解决这类组合优化问题,但是该算法存在过早收敛、易陷入局部最优等缺陷。针对此问题,在搜索过程中采用灾变算子使遗传算法跳出局部最优,并针对车辆调度问题设计一种可以直接产生可行解的交叉算子,避免染色体交叉过程中产生不可行的子代。通过仿真算例验证了所提出的算法求解带时间窗的车辆调度问题的有效性;通过与标准遗传算法、改进遗传算法和粒子群算法的比较,进一步验证了灾变遗传算法在优化性能以及算法鲁棒性方面的优势。
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