东莞理工学院学报
東莞理工學院學報
동완리공학원학보
JOURNAL OF DONGGUAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2015年
3期
47-54
,共8页
车辆路径问题%量子进化算法%遗传算法%自适应%油耗率%运载量
車輛路徑問題%量子進化算法%遺傳算法%自適應%油耗率%運載量
차량로경문제%양자진화산법%유전산법%자괄응%유모솔%운재량
vehicle routing problem%quantum evolutionary algorithm%genetic algorithm%adaptive
针对实际生活中车辆油耗会随着运载量的变化而变化,建立带油耗率车辆路径问题的数学模型,以最小化总成本为目标函数。将运输过程中随运载量变化的油耗率转化成交叉概率,自适应地改变交叉概率,提高算法的全局搜索能力;考虑车辆满载率,设计一种与运载量相关的变异概率,使其逐渐减小并使群体迅速集中,可以抑制早熟。基于以上方法构造的一种自适应遗传算法,实例进行仿真表明,提出的算法在收敛速度和寻优结果两方面略优于自适应遗传算法和遗传算法。
針對實際生活中車輛油耗會隨著運載量的變化而變化,建立帶油耗率車輛路徑問題的數學模型,以最小化總成本為目標函數。將運輸過程中隨運載量變化的油耗率轉化成交扠概率,自適應地改變交扠概率,提高算法的全跼搜索能力;攷慮車輛滿載率,設計一種與運載量相關的變異概率,使其逐漸減小併使群體迅速集中,可以抑製早熟。基于以上方法構造的一種自適應遺傳算法,實例進行倣真錶明,提齣的算法在收斂速度和尋優結果兩方麵略優于自適應遺傳算法和遺傳算法。
침대실제생활중차량유모회수착운재량적변화이변화,건립대유모솔차량로경문제적수학모형,이최소화총성본위목표함수。장운수과정중수운재량변화적유모솔전화성교차개솔,자괄응지개변교차개솔,제고산법적전국수색능력;고필차량만재솔,설계일충여운재량상관적변이개솔,사기축점감소병사군체신속집중,가이억제조숙。기우이상방법구조적일충자괄응유전산법,실례진행방진표명,제출적산법재수렴속도화심우결과량방면략우우자괄응유전산법화유전산법。
Aiming at the change of fuel consumption with the change of capacity in real life , the item establishes vehicle routing problem ( VRP) with fuel consumption rate mathematical model , minimizing the total cost as the objective function .The a-daptive transformation of fuel consumption rate into crossover probability can improve the global search ability .Meanwhile , the mu-tation probability in relation to the carrying capacity can be designed with the load rate into consideration .It can be decreased gradu-ally and concentrated , thus restraining prematurity .The experiments results show that the proposed algorithm is superior to adaptive genetic algorithm ( AGA) and genetic algorithm ( GA) in the convergence speed and optimal results .