【摘 要】
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该文提出基于实数编码模式的混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA）求解容量约束车辆路径问题（Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP）;把具有极强局部搜索能
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该文提出基于实数编码模式的混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA）求解容量约束车辆路径问题（Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP）;把具有极强局部搜索能力的幂律极值动力学优化（PowerLaw Extremal Optimization,τ-EO）融合于SFLA,针对CVRP对τ-EO过程进行设计和改进。改进的τ-EO采用新颖的组元适应度计算方法;采用幂律概率分布来挑选需要变异的组元;根据最邻近城市表,采用幂律概率
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