【摘 要】
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针对动态环境下车辆路径问题,以最小化车辆数和配送里程、最大化载货率为目标,建立动态车辆路径问题的数学模型,提出了云自适应遗传算法。针对车辆路径问题的特点,提出车辆分
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针对动态环境下车辆路径问题,以最小化车辆数和配送里程、最大化载货率为目标,建立动态车辆路径问题的数学模型,提出了云自适应遗传算法。针对车辆路径问题的特点,提出车辆分配链和配送货物顺序链的双链量子编码方法;针对遗传算法交叉和变异操作可能导致早熟收敛和后期多样性丢失的问题,利用云计算方法设计了云交叉算子和云变异算子,并进行操作,还提出改进的云自适应遗传算法。仿真调度算例验证了与其他算法相比较,所提算法能降低早熟概率和提高迭代搜索效率。
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