期刊文献+

多目标车辆路径的遗传算法 被引量:4

Multi-Objective Union Transport Scheduling Genetic Algorithm
下载PDF
导出
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)
  • 相关文献

参考文献8

二级参考文献31

  • 1廖洁君,陈燕.城市物流中多目标配送模型[J].大连海事大学学报,2004,30(4):82-85. 被引量:7
  • 2黄岚,庞巍,王康平,周春光,吕英华.基于遗传算法求解带时间窗的车辆路由问题[J].小型微型计算机系统,2005,26(2):214-217. 被引量:15
  • 3金朝红,吴汉松,李腊梅,王树人.一种基于自适应遗传算法的神经网络学习算法[J].微计算机信息,2005,21(10S):49-51. 被引量:30
  • 4初永丽.一种GA算法的改进及其实现[J].微计算机信息,2006,22(03S):128-129. 被引量:3
  • 5Corne D W, et al. The Pareto Envelope-Based Selection Algorithm for Multiobjective Optimization, Lecture Notes in Computer Science, M. Schoenauer et al., Eds., 2000, vol. 1917, Proc. Parallel Problem Solving from Nature - PPSN VI, 839.
  • 6Corne D W, et al. The Pareto Archived Evolution Strategy: A New Baseline Algorithm for Pareto Multiobjective Optimisation. In: Proceedings of the 1999 Congress on Evolutionary Computation (CEC'99), pages 98.
  • 7Zitzler E, et al. SPEA2: Improving the strength pareto evolutionary algorithm for multiobjective optimization, in Proc. EUROGEN 2001-Evolutionary Methods for Design, Optimization and Control with Applications to Industrial Problems, K. C. Giannakoglou et al., Eds, 2001, 95.
  • 8Deb K, Pratap A, Agrawal S, et al. A Fast and Elitist Multi-Objective Genetic Algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(2): 182.
  • 9Jensen M T, Reducing the Run-Time Complexity of Multiobjective EAs: The NSGA-II and other algorithms. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 503.
  • 10郑金华.多目标进化算法及其应用:博士后研究报告[R].中科院计算所,2004..

共引文献26

同被引文献55

引证文献4

二级引证文献13

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部