【摘 要】
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针对现实配送过程中存在的时间参数模糊化与车辆容积限制问题,利用梯形模糊代数、有符号距离和区间数距离公式,构造出一种较高精度的提前/滞后惩罚函数,在此基础上给出了一种以最小化服务点提前/滞后惩罚、最小化配送总里程以及最小化配送车辆数量为目标的、具有模糊时间窗的有容积约束配送车辆调度问题模型。在问题求解方面,结合粒子群算法和遗传算法,引入遗传算法思想对粒子进行交叉、变异操作,给出了一种基于遗传操作的混
【基金项目】
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国家教育部人文社会科学研究青年基金资助项目（10YJC630165）； 江苏省教育厅高校哲学社会科学基金资助项目（09SJD630036）；
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针对现实配送过程中存在的时间参数模糊化与车辆容积限制问题,利用梯形模糊代数、有符号距离和区间数距离公式,构造出一种较高精度的提前/滞后惩罚函数,在此基础上给出了一种以最小化服务点提前/滞后惩罚、最小化配送总里程以及最小化配送车辆数量为目标的、具有模糊时间窗的有容积约束配送车辆调度问题模型。在问题求解方面,结合粒子群算法和遗传算法,引入遗传算法思想对粒子进行交叉、变异操作,给出了一种基于遗传操作的混合粒子群算法,以解决基本粒子群算法容易陷入局部最优的问题。仿真实验表明,该算法具有可行性和有效性。
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