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关于遗传算法的车辆路径优化问题，已经提出过多种思想方法，虽然有些也有实验结果，但仍大有改进余地。针对具体的车辆路径优化问题，对传统遗传算法作了多处关键性改进。针对多客户点基本均布于物流中心的特点，作初始群优化，降低交叉率，提高变异率，简化繁琐的染色体修正计算，极大地提高了寻优速度，减少了遗传操作的数量，为多计算点的遗传操作提供有力的支持。 相似文献
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提出了一种混杂着色Petri网建模实例,通过着色对交通系统对象分类,引入赋时机制增强了实时性能,通过首创的内外两层Petri网连接路口交通的离散和连续事件.最后在该CPN模型的基础上,给出了一种优化路口实时信号控制的策略. 相似文献
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基于遗传算法的交通流量组合预测 总被引：3，自引：1，他引：3
针对当前道路交通流量预测的多种不同特性的方法，提出了一种组合预测方法。利用遗传算法群体搜索的特点，组合各种算法，优化预测思路，充分发掘不同算法的差异优势，实践证明该思路是切实有效的。 相似文献
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�����Ŵ��㷨�Ĵ�ʱ��Լ���ij���·�������Ż� 总被引：1，自引：0，他引：1
基于遗传算法的车辆路径优化问题，虽然已经被提出过多种思想方法，但仍有较大的改进余地．而且具体的车辆路径优化问题，往往在时间和路程两方面都有限制和要求，而在这方面的研究相对较少．针对这种问题，在传统遗传计算基础上，加入了时间约束算法，对算法的实时实现作出保证；同时根据客户点的位置改进初始群，提高了变异率，减少低效计算，极大提高了寻优速度，为多计算点的遗传操作提供有力的支持．计算机仿真实现的结果和物流公司的实际运作都证明了算法的有效性． 相似文献
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