【摘 要】
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该文通过启发式算法解决了车辆优化调度中最为复杂的多车场多车型多仓库多货物品种的有时间窗约束的车辆优化调度问题,把现实中的复杂的车辆优化调度问题转化为数学模型,利用
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该文通过启发式算法解决了车辆优化调度中最为复杂的多车场多车型多仓库多货物品种的有时间窗约束的车辆优化调度问题,把现实中的复杂的车辆优化调度问题转化为数学模型,利用启发式智能算法进行逐步求解.此算法克服了传统的对货物严格分类研究的模式,具有根广阔的应用范围,在实际应用中获得了很好的效果,已应用于物流公司的车辆优化调度软件系统当中.利用遗传算法解决单车场单车型有时间窗约束的非满载车辆调度问题.该文在对问题的求解过程中构造了有创新性的染色体结构,并在遗传算法的迭代过程中与启发式算法交叉应用,实验分析获得了很好的效果.该文最后研究了车辆智能装载和仓库的智能存储,他们都属于组合优化问题,很难求得其最优解.目前,在此领域基本上还没有成型的研究.该文应用
启发式智能算法求解,在实际的应用中取得了很好的效果.
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