【摘 要】
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含邻域Dubins旅行商问题（DTSPN）是一个具有挑战性的混合变量优化问题,它源于Dubins车的运动规划,例如轨迹受曲率约束的高速飞行器.本文在对DTSPN的相关研究进行综述的基础上,提
【机 构】
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北京理工大学自动化学院,复杂系统智能控制与决策国家重点实验室,曼彻斯特大学商学院认知与决策科学研究中心
【基金项目】
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This work is supported by the National Natural Science Foundation of China （No.61304215）,the Projects of Major International （Regional） Joint Research Program of NSFC （No.61120106010）, the Foundation
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含邻域Dubins旅行商问题（DTSPN）是一个具有挑战性的混合变量优化问题,它源于Dubins车的运动规划,例如轨迹受曲率约束的高速飞行器.本文在对DTSPN的相关研究进行综述的基础上,提出两种混合编码差分进化算法来有效求解DTSPN,这两种算法分别采用完整编码方案和部分编码方案.完整编码差分进化算法在整个解空间中搜索最优的Dubins路径,有利于充分探索搜索空间.通过对Dubins车在相邻两点间移动时的终端朝向进行松弛,本文提出一种部分编码差分进化算法,在解的质量和计算时间方面实现了较好的权衡.比较性
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