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基于改进遗传算法的家电回收车辆路径规划方法
被引量：
8
1
作者
黄新林
张隆飛
唐小伟
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期27-34,共8页
为了提高家电回收效率以及降低回收成本,提出了一种基于改进遗传算法(GA)的家电回收车辆路径优化方法。将家电回收车辆路径规划问题建模为一个变体的旅行商问题(TSP)以最小化运输成本,但该问题难以在多项式时间内进行求解。提出了一种...
为了提高家电回收效率以及降低回收成本,提出了一种基于改进遗传算法(GA)的家电回收车辆路径优化方法。将家电回收车辆路径规划问题建模为一个变体的旅行商问题(TSP)以最小化运输成本,但该问题难以在多项式时间内进行求解。提出了一种基于高斯矩阵变异(GMM)算子的改进遗传算法,利用原始站点数据信息中隐含的站点位序分布特性建立高斯概率矩阵,并采用轮盘赌选择法将高斯概率矩阵作用于个体基因突变,在保证种群基因多样性的同时,引导种群向高适应度方向进化。最后,采用上海地区的家电回收点实际数据开展实验仿真以验证所提出算法的有效性,并与其他算法进行对比。结果表明,与传统遗传算法相比,在将求解精度差保持在1%以内的情况下,所提出改进遗传算法的平均收敛速度可以提升50%~60%,算法耗时降低48%。
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关键词
家电回收
旅行商问题(TSP)
遗传算法(GA)
高斯
矩阵
变异
(
gmm
)
算子
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职称材料
题名
基于改进遗传算法的家电回收车辆路径规划方法
被引量：
8
1
作者
黄新林
张隆飛
唐小伟
机构
同济大学电子与信息工程学院
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期27-34,共8页
基金
国家重点研发计划(2022YFB3305801)。
文摘
为了提高家电回收效率以及降低回收成本,提出了一种基于改进遗传算法(GA)的家电回收车辆路径优化方法。将家电回收车辆路径规划问题建模为一个变体的旅行商问题(TSP)以最小化运输成本,但该问题难以在多项式时间内进行求解。提出了一种基于高斯矩阵变异(GMM)算子的改进遗传算法,利用原始站点数据信息中隐含的站点位序分布特性建立高斯概率矩阵,并采用轮盘赌选择法将高斯概率矩阵作用于个体基因突变,在保证种群基因多样性的同时,引导种群向高适应度方向进化。最后,采用上海地区的家电回收点实际数据开展实验仿真以验证所提出算法的有效性,并与其他算法进行对比。结果表明,与传统遗传算法相比,在将求解精度差保持在1%以内的情况下,所提出改进遗传算法的平均收敛速度可以提升50%~60%,算法耗时降低48%。
关键词
家电回收
旅行商问题(TSP)
遗传算法(GA)
高斯
矩阵
变异
(
gmm
)
算子
Keywords
household appliance recycling
traveling salesman problem(TSP)
genetic algorithm(GA)
Gaussian matrix mutation(
gmm
)operator
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进遗传算法的家电回收车辆路径规划方法
黄新林
张隆飛
唐小伟
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
8
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