【摘要】:在建立了带有时间窗的车辆调度模型的基础上,针对问题规模大实时性强的特点,一方面研究了在编码和初始群体生成中加入了知识;另一方面考虑到个体之间的相似性对收敛性的影响,提出了一种改进的自适应遗传算法。该算法在确定交叉概率和变异概率时,除适应度外,还利用了描述个体相似性的Hamming距离。仿真结果表明,该算法收敛的效率和效果都有了明显的改善,可以有效地解决大规模实时动态车辆调度问题。
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