摘要
提出了VRP问题的多目标数学模型.基于此数学模型,概括了一种新的遗传算法来解决带有时间窗的车辆优化配送问题.提出的部分自适应遗传算法采用PFIH来产生初始解,克服了遗传算法参数设置主观的弊病,运用了自我进化的思想来改进遗传算法中涉及的参数设定.最终,通过试验得出了比较满意的结果,证明了该算法的可用性.
The thesis introduces a new GA (Genetic Algorithm) method to resolve VRPTW (vehicle routing problem with time window). A Partial evolution GA method uses PFIH (pushed forward insertion Heuristics) to produce the initial solution, and escaped the local minimal solution by parameter self-evolution. At last, It is proved to be efficiently and effectively by lab test.
出处
《大连海事大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期82-85,共4页
Journal of Dalian Maritime University
关键词
城市物流
车辆优化调度
遗传算法
多目标数学模型
自适应
vehicle routing prollem with time windows
genetic algorithon
multi-aims model
self-evolution
