改进遗传算法求解VRPSTW问题

为求解物流配送过程中基于单配送中心的软时间窗车辆调度问题(VRPSTW),本文在传统遗传算法的基础上,引入了并行计算与阶段性进化的思想,提出了求解VRPSTW问题的改进遗传算法.验证实验表明,本文提出的改进遗传算法在求解模型时快速地得到了最优解,收敛速度明显优于传统的遗传算法.

基于遗传算法与神经网络的VRP求解

为求解配送货物过程中车辆路径安排问题(VRP),融合神经网络与遗传算法,在标准遗传算法基础上,将并行进化思想与阶段性进化思想相结合,提出了一种新型遗传算法——并行阶段性遗传算法(PPGA).实际应用表明,与标准遗传算法相比,新的混合遗传算法收敛速度更快、收敛精度更高.