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基于改進(jìn)自適應遺傳算法的物流配送路徑優(yōu)化研究
DOI:
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作者:
作者單位:

湖北大學(xué) 計算機與信息工程學(xué)院物聯(lián)網(wǎng)工程研究所,湖北大學(xué) 計算機與信息工程學(xué)院物聯(lián)網(wǎng)工程研究所,湖北大學(xué) 計算機與信息工程學(xué)院物聯(lián)網(wǎng)工程研究所

作者簡(jiǎn)介:

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中圖分類(lèi)號:

基金項目:


Study on Optimization of Logistics Distribution Route Based on Improved Adaptive Genetic Algorithm
Author:
Affiliation:

Institute of Internet of Things,School of Computer Science and Information Engineering,Hubei University,Wuhan,430062,China,

Fund Project:

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    摘要:

    針對物流運輸中帶軟時(shí)間窗車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的自適應遺傳算法。為消除遺傳算法初始種群隨機性強,個(gè)體分散的缺陷,采用精英保留選擇方法,加快算法的收斂速度,同時(shí)提出了交叉概率和變異概率自適應調整的交叉和變異方法,進(jìn)化過(guò)程中交叉概率和變異概率根據適應度、進(jìn)化代數和進(jìn)化過(guò)程中個(gè)體未改變數目個(gè)數來(lái)自適應變化,提高算法的局部搜索能力,有效避免了算法出現未成熟收斂的情況。將新的自適應遺傳算法(New Improved Adaptive Genetic Algorithm,簡(jiǎn)稱(chēng)NIAGA)應用于該路徑優(yōu)化問(wèn)題的求解,實(shí)驗結果表明改進(jìn)后的自適應遺傳算法在求解物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題上有明顯優(yōu)勢。

    Abstract:

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

吳聰,陳侃松,姚靜.基于改進(jìn)自適應遺傳算法的物流配送路徑優(yōu)化研究計算機測量與控制[J].,2018,26(2):236-240.

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歷史
  • 收稿日期:2017-07-10
  • 最后修改日期:2017-08-07
  • 錄用日期:2017-08-08
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-03-07
  • 出版日期: 2018-02-25
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