【摘 要】
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针对求解带软时间窗车辆路径问题(Vehicle routing problem with soft time windows,VRPSTW),提出一种改进的种群增量学习算法(Improved population-based incremental learning algorithm,IPBIL)优化运输总成本。首先,提出一种新型的3维种群增量学习模型引导算法执行全局搜索,发现解空间中的优质解区
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省昆明市6500500
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针对求解带软时间窗车辆路径问题(Vehicle routing problem with soft time windows,VRPSTW),提出一种改进的种群增量学习算法(Improved population-based incremental learning algorithm,IPBIL)优化运输总成本。首先,提出一种新型的3维种群增量学习模型引导算法执行全局搜索,发现解空间中的优质解区域；其次,设计一种基于客户间距离和惩罚成本相关度的交换操作进一步提高解的质量；然后,提出一种关于时间窗问题性质的插入和逆转操作,对优质解区域进行细致搜索。最后,通过仿真实验和算法比较,验证了本文所提IPBIL 的有效性和鲁棒性。
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