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分析并构建了库存不足条件下车辆路径问题的数学模型；在模型的求解上，提出一种基于子群协作的动态粒子群算法；最后通过算例实验表明：该算法能有效克服标准粒子群算法迭代寻优时选择步长的盲目性，也改善了算法求解时容易陷入局部最优、导致早熟的缺陷，具有较强的全局寻优能力，收敛速度快，计算精度高。
库存不足条件下车辆路径问题及其改进PSO算法
【摘 要】
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分析并构建了库存不足条件下车辆路径问题的数学模型；在模型的求解上，提出一种基于子群协作的动态粒子群算法；最后通过算例实验表明：该算法能有效克服标准粒子群算法迭代寻优时选
【机 构】
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福建工程学院,福州大学管理学院
【出 处】
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重庆工商大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2009年6期
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（70871024）,福建省教育厅资助项目（JA08138S）.
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