【摘 要】
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该文以最小化配送时间为目标,研究带时间窗的车辆路径问题,建立整数规划模型。为了加快遗传算法的收敛速度和寻优能力,提出一种改进遗法算法IGALS（Improved Genetic Algorithm
【机 构】
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上海财经大学信息管理与工程学院,常州大学商学院,上海财经大学上海市金融信息技术研究重点实验室
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该文以最小化配送时间为目标,研究带时间窗的车辆路径问题,建立整数规划模型。为了加快遗传算法的收敛速度和寻优能力,提出一种改进遗法算法IGALS（Improved Genetic Algorithm with Local Search）。改进算法借用精英保留策略,采用点交叉和段交叉算子结合的交叉算子;提出路段允许延迟时间概念,并以此为依据使用局部搜索策略进一步提高解的质量。通过Solomon标准算例测试,验证了改进算法（IGALS）较简单遗传算法（GA）具有更好的全局寻优能力和更快的收敛速度。
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