【摘 要】
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针对车辆货物配装离散组合优化问题的特点,建立了能均衡利用车辆载重和容积的数学模型。采用遗传离散粒子群算法,将遗传算法中的选择、交叉、变异操作加入到离散粒子群算法的
【基金项目】
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河北省高等学校创新团队领军人才培育计划(LJRC018);河北省自然科学基金项目(F2013210109);河北省教育厅自然科学青年基金项目(QN2014151)
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针对车辆货物配装离散组合优化问题的特点,建立了能均衡利用车辆载重和容积的数学模型。采用遗传离散粒子群算法,将遗传算法中的选择、交叉、变异操作加入到离散粒子群算法的寻优过程中,在保证粒子群多样性的前提下,改善了新一代粒子的适应能力。通过计算实例验证了遗传离散粒子群算法的有效性,并与启发式算法和基本粒子群算法进行了对比,结果表明遗传离散粒子群算法在车辆货物配装组合优化问题中具有很强的全局搜索能力,并可以获得更好的优化结果。
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