10.3969/j.issn.1001-506X.2012.06.19
求解双层CARP优化问题的演化学习型遗传算法
双层有能力约束的弧路径优化问题(capacitated arc routing problem,CARP)的研究对象通常是某个城市或地区,首先聚焦于该地物流系统的宏观配置,然后考虑相关服务的完成问题.针对双层CARP优化问题,提出了一种演化学习型遗传算法(learnable genetic algorithm,LGA).建立了LGA的基本框架,设计了构件知识和算子知识等知识形式.在LGA中,采用扩展启发式方法辅助生成初始种群,使用算子知识为选择、交叉和变异选择操作算子,应用构件知识为交叉和变异操作选择断点位置,同时借助局部替换程序不断地向当前种群中注入新个体.LGA的框架为现有优化方法改进提供了一种有益借鉴.
组合优化、有能力约束的弧路径优化问题、演化学习型遗传算法
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金重点项目71031007;国家自然科学基金70971131,71101150,70801062;高等学校博士学科点专项科研基金20104307120019资助课题
2012-08-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
1187-1192