基于蒙特卡洛相似度遗传算法的运输问题研究
针对平衡运输问题,文中提出了一种基于蒙特卡洛相似度遗传算法的求解算法.首先,利用矩阵元素对种群个体进行初始化,增加了种群的多样性;其次,设计了动态变异率算子和随机变异策略,以增强算法的搜索能力,加快收敛速度;最后,采用蒙特卡洛相似度接收的方式,避免算法陷入局部最优解问题.通过收敛速度、最优解偏差率、相对标准差等参数对基本遗传算法GA和改进遗传算法IGA进行比较,验证了所提算法的有效性.针对杭州地理数据,设计开发了基于ArcGIS平台的运输配送系统,实现了平衡运输问题的求解功能,系统测试表明了所提算法的有效性.
运输问题、遗传算法、交叉变异、蒙特卡洛相似度
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;浙江省教育厅一般科研项目工程硕士专项
2020-10-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
215-221