摘要
传统的单目标遗传算法运行一次只能得到一个解,而多目标遗传算法运行一次可以得到一个解集,多个解可以为决策者提供更多的选择余地,作出更好的决策。本算法通过设计新的改进遗传算子,进一步提高了算法的性能,并设计采用擂台法则构建非支配集,降低了时间复杂度。通过实验验证表明,此算法能有效的解决车辆路径问题。
The traditional single-objective genetic algorithm can only get a solution every a run,but multi-objective genetic algorithm can get a solution set every a run.A number of solutions can provide decision-makers with more choice and decision-makers can make better decisions.This algorithm further improve the performance of the algorithm by improving the design of new genetic operators and design arena's principle to build non-dominating set rules which reduce the time complexity.Experiments show that this algorithm can effectively solve the vehicle routing problem.
出处
《微计算机信息》
2010年第10期221-223,共3页
Control & Automation
基金
基金申请人:章云
蔡延光
项目名称:复杂网络化系统若干基础科学问题研究
基金颁发部门:广东省自然科学基金委(8351009001000002)
基金申请人:蔡延光
项目名称:联盟运输调度问题研究
基金颁发部门:国家自然科学基金委(60374062)
基金申请人:蔡延光
项目名称:基于RFID的供应链物流监控智能决策支持系统研究与应用
基金颁发部门:广东省科学技术厅(2007B010200070)
关键词
车辆路径问题
遗传算法
非支配集
多目标最优化
Vehicle routing problem Genetic Algorithm Non-dominating set Multi-objective Optimization(MOP)