【摘 要】
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针对有容量约束的低碳选址-路径问题提出了一种基于蚁群选择机制的超启发算法用于模型求解,即将蚁群选择机制作为超启发算法的选择策略。首先对蚁群选择策略进行参数寻优,继
【机 构】
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浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室; 嘉兴职业技术学院机电与汽车分院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572438)
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针对有容量约束的低碳选址-路径问题提出了一种基于蚁群选择机制的超启发算法用于模型求解,即将蚁群选择机制作为超启发算法的选择策略。首先对蚁群选择策略进行参数寻优,继而将不同的高层策略对比分析得出OI接受准则效果最优,并与得到的蚁群选择策略参数进行优化组合。此外,与其他算法的对比实验检验了本文算法的有效性。最后分别对以最少碳排放量和最小成本为目标的模型进行求解分析对比,实验分析表明考虑碳排放的选址-路径模型可以有效地减少碳排放量,验证了模型的有效性。
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