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高钙菜产品研发及其钙的体外生物利用率研究
【出 处】
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武汉轻工大学
【发表日期】
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2021年01期
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车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）是一个离散型的组合优化问题,同时也是一个著名的NP-Hard问题,它在城市交通和物流配送管理等实际问题中应用十分广泛。本文提出了一个两阶段混合进化算法（TSHEA）来优化三目标带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）。TSHEA的两阶段计算模型分为获取分类种群阶段和多目标搜索阶段。首先,在第一阶段通过改进的和声搜索算法获取分类种群的
本文主要研究的带时间窗车辆路径问题（Vehicle Routing Problems with Time Windows,VRPTW）,存在于物流运输和供应链等诸多领域,以使用车辆数最少和总行驶路程最小为目标,车辆路径规划为自变量,求解出一个由非支配解组成的Pareto集合,为决策者提供决策支持。VRPTW是经典的NP-Hard问题,其问题规模通常超出精确算法等算法的适用范围。智能优化算法以其优秀