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为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。 相似文献
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《后勤工程学院学报》2016,(4)
为了求解随机网络中满足置信度为α的最短路径问题,提出了一种BP神经网络遗传算法。首先给出了随机网络的定义,建立了α最短路径模型;然后采用BP神经网络拟合非线性函数,遗传算法优化BP神经网络输出的方法求解该问题。实验结果表明,提出的模型和算法能有效求解随机网络的α最短路径问题。 相似文献
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探讨物流配送路径优化问题,研究选取恰当的配送路径,是在物流过程中提升响应速度,提高服务质量,降低物流成本,提高效率的有效途径.物流配送路径优化问题是一个NP完全问题,使用传统优化方法很难得到最优解或满意解.通过对配送路线优化问题和遗传算法的分析研究,探讨了基于配送路线优化的遗传算法设计,给出了一个算法实例,利用Matlab强大的数值计算能力较好地解决了这个难题并进行了实例验证.说明了遗传算法在求解配送路线优化时的有效性和实用性.对物流系统进行科学的配送路径的优化决策具有实际指导意义. 相似文献
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利用遗传算法求解装备调拨中的路径优化问题和运输装载问题,并利用MATLAB进行了实例仿真,对装备调拨的辅助决策具有积极的意义。 相似文献
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为了适应现时特种车辆管理系统对车辆GPS定位的精度的需要 ,并考虑到未来的发展趋势 ,对差分GPS方案进行了介绍。针对上述方案的不可靠性问题提出了一种车辆路径匹配定位方法 ,并通过实验证明了这种方法不仅可以提高定位精度 ,同时还有效地避免了车辆在电子地图上显示混乱的问题。 相似文献