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基于改进遗传算法的带软时间窗果蔬运输路径选择问题

李培庆 何杰 黄永升 范晨昊 高海丹

李培庆, 何杰, 黄永升, 范晨昊, 高海丹. 基于改进遗传算法的带软时间窗果蔬运输路径选择问题[J]. 交通信息与安全, 2015, (5): 29-35. doi: 10.3963/j.issn 1674-4861.2015.05.005
引用本文: 李培庆, 何杰, 黄永升, 范晨昊, 高海丹. 基于改进遗传算法的带软时间窗果蔬运输路径选择问题[J]. 交通信息与安全, 2015, (5): 29-35. doi: 10.3963/j.issn 1674-4861.2015.05.005
LI Peiqing, HE Jie, HUANG Yongsheng, FAN Chenhao, GAO Haidan. Fruit and Vegetable Distribution with Soft Time Windows Based on an Improved Genetic Algorithm[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2015, (5): 29-35. doi: 10.3963/j.issn 1674-4861.2015.05.005
Citation: LI Peiqing, HE Jie, HUANG Yongsheng, FAN Chenhao, GAO Haidan. Fruit and Vegetable Distribution with Soft Time Windows Based on an Improved Genetic Algorithm[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2015, (5): 29-35. doi: 10.3963/j.issn 1674-4861.2015.05.005

基于改进遗传算法的带软时间窗果蔬运输路径选择问题

doi: 10.3963/j.issn 1674-4861.2015.05.005
基金项目: 

国家自然科学基金项目

2015年度河南省重点科技攻关项目

浙江省交通运输厅科技计划项目

江苏省高校“青蓝工程”中青年学术带头人培养对象项目(2014)

中央高校基本科研业务费专项资金项目

详细信息
  • 中图分类号: U491

Fruit and Vegetable Distribution with Soft Time Windows Based on an Improved Genetic Algorithm

  • 摘要: 为了研究果蔬在运输过程中受到的振动、冲击和碰撞对产品质量的不利影响,提出了一种包含带软时间窗、路面不平度和道路等级影响等因素的改进遗传算法模型。该模型是以改进目标函数、适应度函数和交叉因子为参数设置,对配送成本进行最小优化分析。将此模型与传统 OX 交叉遗传算法和组序交叉遗传算法进行了对比,以江苏省13个地级市之间的果蔬配送路径为案例分析。结果表明与其传统算法相比,提出的改进遗传算法能够对成本的预测提高15.3%。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2015-10-28

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