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iga
- 应用遗传算法是被认为求解NP难题的有效手段之一,求解物流配送车辆路径优化问题时,在传统遗传算法的基础上,并引入了免疫算法的思想,实验结果表明该算法具有更好的全局和局部搜索能力和收敛速度,可有效地解决物流配送车辆路径优化问题。
geneticalgorithmandexerimentalcaculations
- 在建立物流配莲路径优化问题数学模型的基础上，构造了求解该问题的遗传算法，并进行了实验计算。-Lotus in the establishment of logistics distribution routing problem based on the mathematical model was constructed to solve the problem of genetic algorithm and experimental calculations.
chapter12
- 借鉴生物免疫机制，将人工免疫原理应用于物流中心的选址，通过实验分析，表明算法的有效性-Draw on the biological immune mechanism, the artificial immune principle is applied to the location of logistics centers, and through laboratory analysis showed that the effectiveness of the algorithm.
ant-colony-optimization-algorithm
- 建立了带约束条件的物流配送问题的数学模型，运用蚁群算法解决物流配送路径 优化问题，并将遗传算法的复制、交叉、变异等遗传算子引入蚁群算法，同时改进信息素的 更新方式、客户点选择策略，以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。经过多次实验和计算 ，证明了用改进的蚁群算法优化物流配送线路，可以有效而快速地求得问题的最优解或近似最 优解。-A mathematical model with the constraints of logistics and distribution issues,
2017综合模拟(1)
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蚁群算法实验文件
- 蚁群算法TSP解决物流问题，Matlab编程仿真(Solving logistics problems by ant colony algorithm TSP)