基于密度峰值聚类的VRPTW问题研究

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【摘要】

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提出一种密度峰值聚类(density peak clustering,DPC)与遗传算法(genetic algorithm,GA)相结合的新型混合算法(density peak clustering with genetic algorithm,DGA),求解带

【作者】

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吴斌宋琰程晶董敏

【机构】

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南京工业大学经济与管理学院

【出处】

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工业工程

【发表日期】

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2020年5期

【关键词】

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密度峰值聚类 VRPTW问题车辆调度遗传算法 density peak clusteringvehicle routing problems with ti

【基金项目】

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国家自然科学基金资助项目(71671089),江苏省社会科学基金资助项目(18GLD005)

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提出一种密度峰值聚类(density peak clustering,DPC)与遗传算法(genetic algorithm,GA)相结合的新型混合算法(density peak clustering with genetic algorithm,DGA),求解带时间窗的车辆路径问题。首先应用DPC对客户进行聚类以缩减问题规模,再将聚类后的客户用GA进行线路优化。结果表明:DGA在9个数据集上的平均值比模拟退火(simulated annealing,SA)和禁忌搜索(Tabu)分别提高了13.41%和4

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