【摘 要】
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针对资源选择提出了一种以最小的竞标花费和交通运费为优化目标的算法,该算法分两步完成。首先,通过对时间因素的排除,将0-1整数规划问题转化成2次指派问题;其次,在引入虚拟
【机 构】
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沈阳大学研究生部,沈阳大学机械工程学院
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针对资源选择提出了一种以最小的竞标花费和交通运费为优化目标的算法,该算法分两步完成。首先,通过对时间因素的排除,将0-1整数规划问题转化成2次指派问题;其次,在引入虚拟资源和虚拟任务之后,提出了一种基于遗传算法的优化算法。通过引入虚拟资源或虚拟任务,使得该算法种群的编码、初始化,以及交叉算子的设计等都变得非常简单,从而大大提高了运算速度。最后的实例分析也表明了该算法的有效性。
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