摘要
针对货物装载地和运送目的地均已确定情况下的车辆装载问题,给出了基于遗传算法求解的数学模型,并对基本遗传算法的各个算子针对问题的特点提出了改进方法,同时引入启发式策略,形成了一种混合遗传算法。该算法的特点是各个算子都以提高算法收敛速度和解的最优性为目标,同时种群大小是动态变化的,以求在保证群体多样性的同时加快收敛速度。实验结果表明,该算法对求解此类问题是有效的。
This paper proposed a simple model about motor vehicles loading problem. In order to solve the model, implemented a hybrid genetic algorithm based on heuristics strategies. At the same time,optimized arithmetic operators in hybrid genetic algorithm to improve the performance of hybrid genetic algorithm.
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第9期34-36,共3页
Application Research of Computers
基金
国家"863"计划资助项目(2004AA112020
2005AA112030)
武器装备预研基金(51415010304KG0175)
关键词
车辆装载
混合遗传算法
算子优化
启发式策略
motor vehicles loading
hybrid genetic algorithm
arithmetic operators optimization
heuristics strategies