【摘 要】
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在优化模型中将配送任务执行时间及每日调用车辆数量及路径作为决策对象,以车辆的固定费用、行驶费用、未按时完成服务产生的惩罚、存储费用等作为优化目标。在遗传算法中采
【机 构】
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中国船舶重工集团公司第七一三研究所,中国卫星海上测控部,同济大学机械工程学院,上海交通大学机械与动力工程学院
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在优化模型中将配送任务执行时间及每日调用车辆数量及路径作为决策对象,以车辆的固定费用、行驶费用、未按时完成服务产生的惩罚、存储费用等作为优化目标。在遗传算法中采用自然数编码形式以便于优化车辆数量,采用基于扫描算法的启发式算法构造更好的初始解,引入单亲遗传算子、重启机制及并行禁忌搜索以提高种群质量和深度寻优。经不同规模算例间对比测试,显示基于扫描算法的混合遗传算法具有最佳的优化性能。
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