基于混合遗传算法的模糊需求车辆路径问题

发布时间：2019-07-14 17:32

【摘要】：针对模糊需求的车辆路径问题,以模糊可信性理论为基础,设计了混合遗传算法。引入扫描算法进行种群的初始化,结合配送分队数和剩余载重因素提出了混合交叉算子。借鉴差分进化和扫描思想构建了基于整数序规范的差分扫描变异运算。以Solomon标准集为算例,通过实验确定了主观参数的最优取值为0.4。改进前后的阶段效果比较表明,混合交叉算子和差分扫描变异算子提高了算法的性能,采用可信性理论研究模糊需求问题有一定的优越性。
[Abstract]:Based on the fuzzy credibility theory, a hybrid genetic algorithm is designed to solve the vehicle routing problem with fuzzy demand. The scanning algorithm is introduced to initialize the population, and a hybrid crossing operator is proposed based on the number of distribution units and the residual load. Based on the idea of differential evolution and scanning, the differential scanning mutation operation based on integer order specification is constructed. Taking Solomon standard set as an example, the optimal value of subjective parameters is determined to be 0.4 by experiments. The comparison of the improved stage results shows that the hybrid crossover operator and the differential scanning mutation operator improve the performance of the algorithm, and the credibility theory has certain advantages in studying the fuzzy demand problem.
【作者单位】： 解放军理工大学野战工程学院;解放军理工大学国防工程学院;
【分类号】：U492.22;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2514402