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1、求解非满载车辆调度问题的免疫遗传算法第33誊第5期2005年l0月浙江工业大学JOURNALOFZHEJIANGUNIVERSITYOFTECHNOLOGYVo1.33NO.50ct.2005求解非满载车辆调度问题的免疫遗传算法魏云飞.黄德才(1.浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310032;2.绍兴县职教中心,浙江绍兴312030)摘要:非满载车辆调度问题是车辆调度问题中的一个基本问题,由于它是一个典型的NP难题,传统方法的求解结果往往不能令人满意.曾有研究将传统的遗传算法用于求解非满载车辆调度问题,但是由于遗传算法在遗传后
2、期的波动现象,导致了迭代次数过大和准确率不高.该实验根据生物免疫系统的机理提出的免疫遗传算法,结合了遗传算法的进化操作和生物免疫中的浓度机制,通过抗体的期望繁殖率实现对抗体的促进和抑制,改善未成熟收敛.该算法是在传统遗传算法全局随机搜索的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了传统遗传算法的群体多样性,通过与遗传算法的比较,结果表明,该算法不仅收敛,而且具有更好的全局和局部搜索能力和收敛速度.关键词:车辆调度;遗传算法;免疫遗传算法中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1006—4303(2005)05—0
3、511—05Solvingvehicleschedulingproblemwithnon—fullloadbymeansofimmunegeneticalgorithmWEIYun—fei～.HUANGDe—cai(1.CollegeofInformationEngineering,ZhejiangUniversityofTechnology,Hangzhou310032,China;2.VocationalEducationCenterofShaoxingCounty,Shaoxing312030,China)Abstract
4、:Vehicleschedulingproblemwithnon—fullloadisafundamentalproblemofvehicleschedulingproblem.BecauseitisatypicalNP—hardproblem,traditionalalgorithmsUSuaIIvarenotsatisfactory.PreviousresearchhasusedclassicgeneticalgorithmtOsolvethisproblem,butwiththelimitationofthealgorit
5、hm,thisresultisalsonotverysatisfactory.InthispaDer,im—munegeneticalgorithmispresentedbasedonthenaturalimmunesystemmechanism.Thea1go—rithmcombinestheevolutionfunctionoftraditionalgeneticalgorithmsandthedensitymechanismincreatures,immuneprocedure.Theadtibldiesisrealize
6、dbytheespectedbreedratetOimprovetheprematureconvergence.Basedontheglobalsearchingmethodofclassicgeneticalgorithm(GA),andusingthediversitypreservationstrategyofantibodiesinbiologyimmunitymecha—nlsm'themethodgreatlyimprovesthecolonydiversityofGAandcomparedtogenetica1go
7、—rithm.Theresultsshowthattheimmunealgorithmperformsbetterinaspectofgloba1andlocalsearchabilityandsearchspeed.Keywords:vehicleschedulingproblem;geneticalgorithm;immunegeneticalgorithm收稿日期:2005—03—08作者简介:魏云飞(1969一),男,浙江绍兴人,硕士研究生,主要从事遗传算法的研究浙江工业大学第33卷0引口车辆调度问题(VehicleSc
8、hedulingProblem,简称VSP)产生于现实的公路交通运输,由Dantzig和Ramser在1959年首次总结提出].目前该问题已不仅仅局限于公路交通运输领域,还经常应用于水运,航空,通讯,电力,工业管理,计算机应用及VIsI设计等领域_2j.非满载V
