摘要
本文采用并行遗传算法研究了易腐物品的车辆路径问题。通过设计粗粒度并行遗传算法和交叉、变异等算子,提高了算法的计算效率和性能。最后,以计算示例验证了算法的有效性。
To solve. the vehicle routing problem of perishable items, a coarse-grained parallel genetic algorithm is presented in the paper. The computing efficiency and the performance of the algorithm are improved by a designed parallel algorithm, the crossover and the mutation operators. The simulation result indicates that the dynamic partitioning method is effective.
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2009年第9期64-67,共4页
Computer Engineering & Science
基金
国家自然科学基金资助项目(70671108)
湖南省教育厅科学研究项目(08C470)
湖南省科技厅基础研究项目(08YBB198)
关键词
车辆路径问题
并行遗传算法
易腐物品
组合优化
vehicle rontng problem
parallel genetic algorithm
perishable item
combination optimization
