基于蒙特卡洛相似度遗传算法的运输问题研究

作     者：李远锋 李章维 秦子豪 胡俊 张贵军 LI Yuan-feng;LI Zhang-wei;QIN Zi-hao;HU Jun;ZHANG Gui-jun

作者机构：浙江工业大学信息工程学院杭州310023 

基　　金：国家自然科学基金(61573317) 浙江省教育厅一般科研项目(工程硕士专项)(Y201840644) 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2020年第47卷第10期

页      码：215-221页

摘      要：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。

主 题 词：运输问题 遗传算法 交叉变异 蒙特卡洛相似度 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11896/jsjkx.190600101

馆 藏 号：203986186...