【摘 要】
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为了降低物流配送过程中车辆的碳排放,采用具有良好通用性的超启发式算法对低碳选址路径问题进行求解。将蛙跳算法作为超启发式算法的高层选择策略,并在蛙跳算法中提出了基于
【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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为了降低物流配送过程中车辆的碳排放,采用具有良好通用性的超启发式算法对低碳选址路径问题进行求解。将蛙跳算法作为超启发式算法的高层选择策略,并在蛙跳算法中提出了基于最长公共子序列的相似度计算方式代替原有的相似度计算,而采用动态规划的方法对个体间的最长公共子序列进行计算。实验结果表明:提出的相似度计算方式能更直观地反映个体之间的相似性,具有良好的通用性,并且在低碳选址-路径问题上获得更优秀的解。
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