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CVRP问题采用遗传算法进行编码
阳光下的海狗
2016-04-20 10:35:45
有一个配送中心,有多个客户点,配送中心有多辆车,每辆车有容量限制,每个客户点的需求小于车的最大容载量,怎么进行编码处理
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CVRP问题采用遗传算法进行编码
有一个配送中心,有多个客户点,配送中心有多辆车,每辆车有容量限制,每个客户点的需求小于车的最大容载量,怎么进行编码处理
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遗传算法
—MATLAB实现
遗传算法
依照自然界中“适者生存,优胜劣汰”的生物进化理论,通过
编码
形成
编码
串联群体,根据选择好的适应度函数依照群体中的个体各自适应度
进行
操作。
论文研究-面向任务的拼修策略
问题
及求解算法.pdf
论文研究-面向任务的拼修策略
问题
及求解算法.pdf, 研究了一种面向任务的拼修策略
问题
, 建立了该
问题
的多维背包
问题
模型,提出了基于
遗传算法
的求解方案.然后设计了一种求解效果较好的两阶段
遗传算法
,
进行
了包括
编码
, 交叉,变异, 最优前沿限定算法, 适应度函数,选择策略和退火局部搜索算法在内的全面的分析和设计. 最后,给出了一个算例,检验了求解方案的实用性,并且通过计算实验分析了
遗传算法
的有效性.
遗传算法
结解决31个客户点的C
VR
P
问题
(存在车辆容量和行驶距离限制-MATLAB)
C
VR
P
问题
-31个客户点的车辆容量和行驶距离限制
问题
的GA解决方案 不同点与相同点 不同点:①上文链接中使用了Python
进行
编程计算,本文使用MATLAB编程;②上文使用了所谓的全局最优染色体、自身最优染色体及染色体本身的一定选择概率作为染色体的父代,本文使用了普遍的精英选择操作产生父代。 相同点:产生染色体
编码
时,先随机选择一个客户,再根据距离选择下一个距离最近的客户加入路径。 代码 ①主函数main %
问题
:找到精确解的概率较低(但增加迭代次数后,得到次优解的概率较大) %
编码
:自然数
编码
,先随机
基于
遗传算法
的C
VR
P建模求解(Python)
带容量约束的车辆路径优化
问题
,C
VR
P,对一系列装卸货点
进行
适当的路径规划,在满足约束条件(客户需求、车辆载重和容积、车型、车辆行驶里程、配送中心数量等限制)和目标最优化(路程最短、成本最低、使用车辆数最少、配送时间最快等)下,将客户的配送需求从配送中心送达客户点,或从客户点送回配送中心。
[基因
遗传算法
]进阶之四:实践C
VR
P
Sol()类 :解集, 存放解的一些相关属性.Node()类,节点集,存放节点的一些相关属性.—属性卡Model()类, 将Sol()和Node()加入其中.并且定义了许多 (基因遗传)算法的方法和属性.好处在于文件夹分类的作用,坏处在于代码水平低的容易报错.为了方便学习,我们保留了Node()和Sol()类.拆分了Model()类. 接下来该顺序运行代码.
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