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2016-03-15 发布于安徽
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带硬时间窗模糊车辆路径问题多目标优化.pdf

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第39卷第4期计算机工程 2013年4月 2013 V01．39No．4 ComputerEngineering April 文献标识码；A 中圈分类号lN945，TP29 ·专栏· 文章-号：looo__3428(2013)04—_o009—_05 带硬时间窗模糊车辆路径问题的多目标优化王连锋，宋建社。曹继平，叶庆 (第二炮兵工程大学科研部，西安710025) 摘要：针对带硬时间窗车辆路径问题的多重模糊性，基于模糊可信性理论建立多目标模糊期望值模型，提出求解该问题的自适应混合多目标粒子群优化算法。该算法根据相位空间的思想给出一种实数编码方式，设计双存档机乱，分别存储演化过程中产生的非支配解和有益不可行解，并引入自适应局部有哪些信誉好的足球投注网站、变异和粒子全局向导选择策略。仿真实验结果表明，与多目标进化算法相比，该算法可以获得更优的Pareto解集。关健词：车辆路径问题；模糊可信性；粒子群算法；多目标优化；约束；时间窗；Pareto最优解 ective for Vehicle Problem Multi-·objOptimizationFuzzy Routing withHardTimeWindows 删G Jian-she，CAOJi·ping，YEQing Lian·feng，SONG Research Second 7 (Science Department，TheArtilleryEngineeringUniversity,Xi’an10025，China) atthevehicle withhardtimewindowsand characteristics，a [Abstract]Aimingroutingproblem multiplefuzzy multi-objective modelis basedon an ParticleSwarm fuzzyexpected designed fuzzycredibilitytheory,andadaptivehybridMulti—objective tosolvethe vehicle model．The forwarda method Optimization(MOPSO)isproposed fuzzy routing algorithmputs particleencoding as a double mechanismwhichstoresthenon-dominatedsolutionsandexcellent according designs archiving phase·space，and infeasiblesolutions introduces onlocal andselectionfor also strategiessearch，mutation guide． separately．It adaptive particleglobal The with