【摘 要】
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针对城市配送场景下多物流无人机任务分配问题,以物流运输成本最小和顾客满意度最高为优化目标,建立多物流无人机任务分配模型.设计改进遗传算法进行求解:为提高优秀个体选出概率,采用含精英保留的多轮盘赌选择机制;为提高算法搜索精度和收敛速度,选用自适应交叉和变异概率;为保护优秀个体并促进较差个体进化,采用多种交叉和变异方式相结合的进化方式.仿真结果表明:与遗传算法相比,改进算法适应度函数平均值优化6.0％,可求解得到运输成本低、顾客满意度高的任务分配方案.
【机 构】
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南京航空航天大学,江苏南京211000
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针对城市配送场景下多物流无人机任务分配问题,以物流运输成本最小和顾客满意度最高为优化目标,建立多物流无人机任务分配模型.设计改进遗传算法进行求解:为提高优秀个体选出概率,采用含精英保留的多轮盘赌选择机制;为提高算法搜索精度和收敛速度,选用自适应交叉和变异概率;为保护优秀个体并促进较差个体进化,采用多种交叉和变异方式相结合的进化方式.仿真结果表明:与遗传算法相比,改进算法适应度函数平均值优化6.0％,可求解得到运输成本低、顾客满意度高的任务分配方案.
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