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基于混合进化算法的多目标路径优化问题
Hybrid Evolutionary algorithm for Multi‐objective Optimization Vehicle Routing Problem
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- 통권
- 제10권 1호 (2008.06)바로가기
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- 페이지
- pp.1-6
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- 저자
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- 언어
- 중국어(CHI)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A75575
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원문정보
초록
- 영어
- According to Genetic algorithms principle, the new hybrid evolutionary algorithm (HEA) is
proposed in this paper by combining the Immune algorithm, Genetic algorithm and Pareto optimal
solutions. The HEA has high convergence precision and improved the diversity of
population. Multiple near optimization paths can be developed by the algorithm with multi‐objective restriction, and satisfy to minimize the routing of transportation and the numbers of the vehicles. The HEA has been used to solve the vehicle routing problem, the results of simulation
experiment show that the HEA can gain higher global convergence rate and higher speed.
목차
Abstract
1. 引言
2. VRP 问题概述与模型
2.1 VRP 问题描述
2.2 VRP 数学模型
3. Pareto最优
4. 混合进化算法(HEA)
4.1 染色体结构
4.2 初始种群优化
4.3自适应免疫交叉算子
5. 实验与分析
6. 结论
参考文献
키워드
Vehicle routing problem; Genetic algorithm; Immune algorithm; Pareto optimal solutions저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국어정보학회 [Korean Language Information Science Society]
- 설립연도
- 1990
- 분야
- 인문학>언어학
- 소개
- 학술적인 연구를 통하여 국어정보처리에 관련된 이론 체계를 정립하고, 산업계와의 긴밀한 협동을 통하여 정보처리 기술을 향상 시키면서 정보산업의 성장을 돕고, 대중적인 교육과 홍보를 통하여 발전된 정보 처리의 기술을 보급하므로써 국어의 문화적 가치를 높히고 국어정보 처리 기술의 국제적 지위향상과 표준화에 기여하고자 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국어정보학 [韓國語情報學]
- 간기
- 반년간
- pISSN
- 2005-1891
- 수록기간
- 1999~2019
- 십진분류
- KDC 706 DDC 406
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