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改进蜂群进化遗传算法在VRPTW问题中的应用

机译:改进蜂群进化遗传算法在VRPTW问题中的应用

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摘要

提出了一种基于蜂群遗传算法的带时间窗的车辆路径问题的求解方法。在适应度函数中加入了派送车辆固定成本,有效解决了车辆数与行驶距离同时优化的矛盾。交叉操作采用了自适应交叉,不仅提高了寻优的精度,而且减小了陷入局部最优的概率。通过实例对蜂群遗传算法和其他算法的性能做了比较。结果表明, 在进化代数相同的条件下, 由于蜂群遗传算法在配种选择算子上使用种群的最优个体作为蜂王, 提高了种群收敛速度;并且在代进化过程中引入一个随机种群, 保持了群体的多样性, 提高了算法的搜索能力.
机译:提出了一种基于蜂群遗传算法的带时间窗的车辆路径问题的求解方法。在适应度函数中加入了派送车辆固定成本,有效解决了车辆数与行驶距离同时优化的矛盾。交叉操作采用了自适应交叉,不仅提高了寻优的精度,而且减小了陷入局部最优的概率。通过实例对蜂群遗传算法和其他算法的性能做了比较。结果表明, 在进化代数相同的条件下, 由于蜂群遗传算法在配种选择算子上使用种群的最优个体作为蜂王, 提高了种群收敛速度;并且在代进化过程中引入一个随机种群, 保持了群体的多样性, 提高了算法的搜索能力.

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