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根据电子商务环境下物流配送系统的特点,建立了带时间窗的车辆优化调度问题的数学模型。设计了一种混合遗传算法,在求解的过程中加入了模拟退火操作,对每一代中的每个个体进行邻域搜索并依据模拟退火中的接受概率选择邻域个体,然后再进行选择、交叉、变异等遗传操作,以此来克服遗传算法早熟收敛的缺陷。用此混合遗传算法对模型进行求解,通过仿真实例计算,并与遗传算法比较,取得了满意的结果。 相似文献
2.
金钟 《中小企业管理与科技》2010,(1):162-163
本文首先描述了在物流系统中,货物运输中的实际情况,对运输的成本、时间限制加以描述,并建立了数学模型。然后在对遗传算法和模拟退火算法进行分析对比的基础上,讨论了它们各自的优缺点,并将模拟退火算法和遗传算法相结合,构造混合遗传模拟退火算法。克服了单一遗传算法的不足,增强了其优化行为,并提高了优化的效率。在物流最佳运输路线问题上,混合遗传模拟退火算法表现出计算速度快,准确度高的特性。 相似文献
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王琳 《中小企业管理与科技》2014,(24):44-45
针对制造企业供应链联盟构建了伙伴企业选择的多目标模型。文章基于分析遗传算法及模拟退火算法,提出了将遗传算法和模拟退火算法两者结合来进行求解。同时,通过实例仿真结果表明了该模型和算法的可行性和正确性。 相似文献
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描述配送中心物品配送路径优化问题,并构造求解问题的改进遗传算法,在算法中引入模拟退火思想判断交叉操作后新个体的接受状态,同简单遗传算法相比,该算法能够增强全局收敛性,提高收敛速度。 相似文献
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建立物流运输优化的数学模型,来构造求解该问题的遗传算法。通过分析和比较几种混合遗传算法,提高运输车辆路径优化问题的求解效率并可优化解的质量。 相似文献