【摘 要】
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为解决多目标下带时间窗车辆路径的优化问题,提出了将粒子群算法与变异操作相结合的求解方式.设计了一个随迭代次数增加而变化的变异算子,采用轮盘选择机制,以使多目标离散问
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60574072）
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为解决多目标下带时间窗车辆路径的优化问题,提出了将粒子群算法与变异操作相结合的求解方式.设计了一个随迭代次数增加而变化的变异算子,采用轮盘选择机制,以使多目标离散问题能收敛到Pareto最优解集,并在Pareto曲线上有均匀的分布.采用随机键,将连续的粒子位置向量转化为离散的解向量,并通过提出相对最短距离法来评价解集的优劣.所提出的无间隔编码方式,减少了算法的无效迭代.通过实验,验证了该方法的简单有效性.
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