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关于区间数型多式联运路线优化问题的混合遗传算法的研究论文.pdf

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简介：
该研究论文探讨了利用混合遗传算法解决区间数型多式联运中的路线优化问题，旨在提高物流效率和降低成本。通过创新性地结合多种优化策略，提出了有效的解决方案。 多式联运路线优化问题直接影响货物运输的成本、时间和质量。首先分析了该问题的数学模型及虚拟运输网络图；其次，提出了一种基于区间数排序思想设计适应度函数的混合型遗传算法来解决此类问题，并详细介绍了染色体编码方法、遗传算子的设计、约束判断与调整以及群体多样性控制策略；最后通过实例验证了所提算法的有效性。该研究为多式联运运营商提供了重要的决策参考数据。

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  • 关于区间数型多式联运路线优化问题的混合遗传算法的研究论文.pdf
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    该研究论文探讨了利用混合遗传算法解决区间数型多式联运中的路线优化问题，旨在提高物流效率和降低成本。通过创新性地结合多种优化策略，提出了有效的解决方案。 多式联运路线优化问题直接影响货物运输的成本、时间和质量。首先分析了该问题的数学模型及虚拟运输网络图；其次，提出了一种基于区间数排序思想设计适应度函数的混合型遗传算法来解决此类问题，并详细介绍了染色体编码方法、遗传算子的设计、约束判断与调整以及群体多样性控制策略；最后通过实例验证了所提算法的有效性。该研究为多式联运运营商提供了重要的决策参考数据。
     
  • 关于多约束选址-路径问题的改进混合遗传算法的研究论文.pdf
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    本文提出了一种针对多约束选址-路径问题的改进混合遗传算法，通过优化编码方式和引入局部搜索策略来提高求解效率与解的质量。 选址—路径问题（LRP）旨在同时解决设施的选址与车辆路线规划，以实现物流系统的总成本最小化，在集成化的物流配送网络设计中具有重要意义。为了解决带有仓库容量限制及路径容量约束的选址—路径(CLRP)问题，本段落提出了一种结合模拟退火算法和遗传算法的混合方法来进行整体求解。改进后的混合遗传算法对初始群体生成方式、遗传操作以及重组策略进行了优化，并成功将模拟退火的良好局部搜索能力和遗传算法的强大全局探索能力结合起来。 通过使用一组Barreto基准测试案例进行数值实验，验证了该方法的有效性和可行性，并将其结果与国外文献中的启发式算法进行了比较。
     
  • 基于遗传算法的多式联运配送路径优化研究
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    本研究运用遗传算法探讨多式联运中的配送路径优化问题，旨在提高物流效率和降低成本。通过模拟自然选择机制，寻求最优或近似最优解以应对复杂的运输网络挑战。 这段文字写的很不错，具有很强的参考性，并且对物流运输方面的指导作用显著。
     
  • 关于遗传算法与粒子群优化混合方法的研究论文.pdf
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    本研究论文探讨了将遗传算法和粒子群优化技术相结合的方法，旨在提高复杂问题求解效率和性能。通过实验证明该混合策略的有效性和优越性。 本段落从进化计算的框架出发，比较分析了遗传算法与粒子群优化算法在个体、特征及操作上的异同，并结合两者的优势，构建了一种基于实数编码的混合算法。作者为时小虎和韩世迁。
     
  • 关于LRP问题的聚类混合遗传算法研究
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    本研究聚焦物流路线规划（LRP）问题，创新性地提出了一种结合聚类分析与遗传算法的混合策略，旨在优化路径选择和资源分配，有效提升了复杂配送网络中的效率及成本效益。 在配送系统中，配送中心选址问题与车辆路径规划紧密相连，并构成了一个NP-hard难题。为有效解决定位-车辆路径（LRP）问题，本段落提出了一种两阶段算法设计方法，该方法结合了聚类技术和混合遗传算法，在此基础上于遗传算法内部引入爬山法以适应实际情况的需要。同时，通过改进自适应交叉和变异策略来保证最优个体参与进化过程，从而增强了全局搜索能力。 仿真测试结果表明：所提出的增强型混合遗传算法具备高效的全局优化能力和较快的收敛速度，证明其为解决配送路径规划问题的有效途径之一。
     
  • 关于广义旅行商问题的混合染色体遗传算法研究论文.pdf
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    本文探讨了一种针对广义旅行商问题的新型混合染色体遗传算法，通过优化编码方式和改进遗传算子，提升了算法求解效率与质量。 提出了一种针对广义旅行商问题（GTSP）的混合染色体遗传算法（HCGA）。目前，广义染色体遗传算法（GCGA）是求解GTSP的最佳方法之一，但其编码设计存在不足之处，导致全局搜索能力较弱。基于此，在GCGA的基础上，引入了二进制和整数混合编码的染色体，并改进了交叉和变异算子的设计，从而得到了HCGA算法。理论分析与实验结果均表明：相较于包括GCGA在内的多种方法，HCGA具有更强的全局搜索能力。
     
  • 关于带时间窗取送货问题的遗传算法研究论文.pdf
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    本文探讨了在物流配送中采用遗传算法解决带有时间窗口的货物取送优化问题，旨在提高配送效率和客户满意度。 本段落研究了一种求解带时间窗取送货问题的遗传算法，并首先介绍了基于时差的插入法。设计的算法具有以下特点：一是创新性地使用了基于时差插入法的交叉算子、R1变异算子与R2变异算子；二是采用了非代际搜索策略。通过56个标准测试案例的应用，证明该算法求解质量优于已有的同类算法报道的结果。
     
  • 关于利用PSO-GA混合算法进行旅行商问题时间优化的研究论文.pdf
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    本文探讨了运用粒子群优化与遗传算法相结合的方法来解决旅行商问题中的时间效率优化，旨在提出一种有效的路径规划策略。 为了提升游客的路径推送体验，我们对经典的旅行商问题（TSP）进行了扩展研究，并提出了时间优化的旅行商问题（TOTSP）。该方法旨在为游客寻找一条最短旅行时间的最佳游览路线，从而帮助他们节省宝贵的出行时间。在这一过程中，采用了混合粒子群遗传算法（PSO-GA），并将总旅行时间设定为目标函数进行仿真实验。这里所指的总旅行时间包括了游客在景点之间的步行时间、排队等待时间和每个景点内的游玩所需的时间。 通过实验对比分析发现，在解决TOTSP问题时，PSO-GA相较于传统的遗传算法（GA）和蚁群优化算法（ACO），不仅能够找到更短的最短路径，同时也表现出更低的CPU执行时间。这表明混合粒子群遗传算法在处理此类旅行商问题上具有显著优势。
     
  • 关于多约束选址-路径问题的改进混合遗传算法研究（2013年）
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    本文针对多约束选址-路径问题，提出了一种改进的混合遗传算法，通过实验验证了其有效性和优越性。该方法结合多种优化策略，在求解复杂约束条件下的选址和路径规划问题上取得了显著成果。 选址-路径问题（LRP）同时解决了设施选址和车辆路径的问题，旨在使物流系统的总成本达到最小，在集成化物流配送网络规划中具有重要意义。针对带有仓库容量约束和路径容量约束的选址-路径(CLRP)问题，提出了一种结合模拟退火算法的混合遗传算法进行整体求解。改进后的混合遗传算法对初始种群生成方式、遗传操作以及重组策略进行了优化，并实现了模拟退火的良好局部搜索能力和遗传算法的全局搜索能力的有效结合。通过一组Barreto基准算例进行数值实验，测试了该方法的性能，并将其结果与国外文献中的启发式算法进行了比较，验证了其有效性。
     
  • 关于多项目资源均衡问题的遗传算法研究论文.pdf
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    本文探讨了在多项目管理中如何通过遗传算法实现资源的有效分配与优化，旨在解决资源冲突和提高整体效率。 针对单项目资源均衡优化在企业实际应用中的不足之处，本段落提出了多项目资源均衡优化的概念，并建立了相应的数学模型。在此基础上，我们提出了一种基于遗传算法的求解方法，在该算法中有效利用了网络计划图的拓扑排序技术，减少了非法个体修复过程中的计算量，从而加快了算法收敛速度。实例研究表明，多项目资源均衡优化能够有效地实现整个企业的资源配置平衡，并且证明了遗传算法在解决此类问题时具有可行性和高效性。