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一种新聚类算法在模糊神经网络中的应用 被引量:6
1
作者 李德强 黄莎白 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2002年第5期451-455,共5页
本文介绍一种新的聚类方法 ,不需预先知道聚类数目 ,通过迭代运算使训练样本收敛到聚类中心 ,进而实现对样本的聚类 ,并给出了算法的理论证明 .将该算法应用到模糊神经网络中去 ,根据聚类结果建立一阶 TSK模糊神经网络 ,然后使用混合算... 本文介绍一种新的聚类方法 ,不需预先知道聚类数目 ,通过迭代运算使训练样本收敛到聚类中心 ,进而实现对样本的聚类 ,并给出了算法的理论证明 .将该算法应用到模糊神经网络中去 ,根据聚类结果建立一阶 TSK模糊神经网络 ,然后使用混合算法训练网络参数 ,分别用梯度下降法调整前提参数 ,递推最小二乘法调整结论参数 .最后 ,列举实例证明该算法的有效性 . 展开更多
关键词 聚类算法 模糊神经网络 应用 TSK模型 混合算法 学习算法
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基于模糊神经网络的感应电机直接转矩控制 被引量:12
2
作者 刘燕飞 王倩 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2008年第3期86-89,共4页
传统的直接转矩控制存在较大的转矩脉动。为了减小转矩脉动,提高控制性能,将模糊神经网络算法引入到直接转矩控制当中,设计了基于模糊神经网络的直接转矩控制系统。所采用的Takagi-Sugeno型模糊神经网络充分融合了模糊逻辑和神经网络两... 传统的直接转矩控制存在较大的转矩脉动。为了减小转矩脉动,提高控制性能,将模糊神经网络算法引入到直接转矩控制当中,设计了基于模糊神经网络的直接转矩控制系统。所采用的Takagi-Sugeno型模糊神经网络充分融合了模糊逻辑和神经网络两者的优点。在模糊神经网络的训练过程中,采用了一种最小二乘算法和BP算法相结合的混合算法进行学习,提高了学习速度。为了验证该算法有效性和可行性,在MATLAB/Simulink环境下建立了基于模糊神经网络的直接转矩控制系统仿真模型,进行了仿真研究。仿真结果表明采用Takagi-Sugeno型的模糊神经网络算法使直接转矩控制系统的转矩脉动明显变小,控制性能明显改善。 展开更多
关键词 模糊神经网络 直接转矩控制 转矩脉动 混合学习算法
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考虑客户满意度的车辆路径优化及其算法研究 被引量:3
3
作者 罗明亮 袁鹏程 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期51-61,共11页
针对当前车辆路径问题中较少考虑客户满意度的情况,构建了基于模糊时间窗的车辆到达时间满意度函数和货物运输时长满意度函数,以最大化客户满意度和最小化配送总成本为目标建立VRPCCS数学模型.为了求解该问题,考虑到传统遗传算法存在依... 针对当前车辆路径问题中较少考虑客户满意度的情况,构建了基于模糊时间窗的车辆到达时间满意度函数和货物运输时长满意度函数,以最大化客户满意度和最小化配送总成本为目标建立VRPCCS数学模型.为了求解该问题,考虑到传统遗传算法存在依赖初始解、收敛速度较慢、容易陷入局部最优等缺点,设计改进的遗传算法与大规模邻域搜索算法相结合的混合算法进行求解,通过选取算例并与传统遗传算法进行对比,验证了模型和算法的可行性和有效性.实验仿真结果表明考虑客户满意度的物流配送方式不仅能够有效提升客户满意度,也能够降低物流企业配送成本以及车辆空载率,对于物流企业的车辆配送路径决策具有一定的参考意义. 展开更多
关键词 模糊时间窗 客户满意度 传统遗传算法 混合算法
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基于免疫禁忌混合算法的多目标最优潮流计算 被引量:4
4
作者 唐忠 蔡智慧 黎文华 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1954-1958,共5页
针对电力系统多目标最优潮流计算问题,提出了一种基于免疫禁忌混合算法的多目标模糊优化潮流计算的新方法。该方法运用模糊集理论来构造评价函数,实现了多目标优化问题向单目标优化问题的转化,兼顾了各子目标,保证了较高的整体优化水平... 针对电力系统多目标最优潮流计算问题,提出了一种基于免疫禁忌混合算法的多目标模糊优化潮流计算的新方法。该方法运用模糊集理论来构造评价函数,实现了多目标优化问题向单目标优化问题的转化,兼顾了各子目标,保证了较高的整体优化水平;采用求解精度高、使用灵活的免疫禁忌混合算法来进行单目标寻优,准确地获取了符合实际的全局最优解。通过对IEEE 30节点系统进行多次多目标最优潮流仿真计算,并将计算结果分别与单目标最优潮流计算及采用粒子群算法、免疫算法等其它算法的结果进行比较和分析,验证了该方法是解决电力系统多目标最优潮流问题的一种有效方法。 展开更多
关键词 多目标 最优潮流 模糊集理论 免疫算法 禁忌搜索算法 混合算法
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基于混合人工蜂群的模糊聚类算法 被引量:4
5
作者 姚雅 高尚 《计算机与数字工程》 2019年第5期1072-1077,共6页
利用分布估计算法获得的全局统计信息,改进人工蜂群算法中蜜源产生的方法,从而提出一种基于连续分布估计的人工蜂群算法,以有效地提高人工蜂群算法的全局探索能力。由于初始聚类中心的选择对模糊C-均值聚类算法的聚类效果有极大的影响,... 利用分布估计算法获得的全局统计信息,改进人工蜂群算法中蜜源产生的方法,从而提出一种基于连续分布估计的人工蜂群算法,以有效地提高人工蜂群算法的全局探索能力。由于初始聚类中心的选择对模糊C-均值聚类算法的聚类效果有极大的影响,且该算法存在容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于混合人工蜂群算法的模糊聚类算法——将其与改进后的人工蜂群算法相结合以提高聚类效果。其主要思想是:利用混合人工蜂群算法得到初始聚类中心,再利用FCM算法对初始聚类中心进行优化,最终获得最优解。实验结果表明,改进后的人工蜂群算法收敛速度较传统的人工蜂群算法快,新的FCM算法聚类效果更好,在准确率和收敛速度方面都有所提高。 展开更多
关键词 人工蜂群 模糊C-均值 分布估计算法 智能混合算法 UMDAc算法
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考虑模糊和随机变量的混合算法的程序实现 被引量:2
6
作者 张土乔 邵煜 《科技通报》 北大核心 2009年第1期72-76,共5页
针对模糊参数和随机参数同时存在的情况,运用蒙特卡罗随机模拟产生随机样本,结合模糊参数的可能性分布,采用修正进化策略的α-截集优化算法进行模糊分析,获得模糊结果的集合,最终通过证据理论对模糊结果集合进行后处理,获得边界概率累... 针对模糊参数和随机参数同时存在的情况,运用蒙特卡罗随机模拟产生随机样本,结合模糊参数的可能性分布,采用修正进化策略的α-截集优化算法进行模糊分析,获得模糊结果的集合,最终通过证据理论对模糊结果集合进行后处理,获得边界概率累积分布。通过VBA自定义函数,有机结合基于Excel的蒙特卡罗模拟工具Crystal Ball(CB)和Fortran模糊分析库,从而实现模型中同时含模糊和随机参数的不确定分析。计算结果表明该方法能够充分利用已有成熟软件具有高效性和稳定性的特点,有效结合随机分析和模糊分析,实现混合计算,从参数到结果的不确定性传递过程中人工误差较少。 展开更多
关键词 模糊 随机 α-截集优化 混合算法 程序实现
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基于密度函数的模糊混合SOC估计方法 被引量:1
7
作者 刘征宇 黄威 +1 位作者 孟辉 郭乐凯 《电源技术》 CAS 北大核心 2023年第6期750-755,共6页
针对传统锂离子电池荷电状态估算中开路电压-荷电状态(OCV-SOC)曲线拟合及估算算法精度的问题,在二阶RC模型的基础上,引入高斯多项式来更好地拟合SOC和开路电压曲线,同时利用带自适应遗忘因子的最小二乘法进行模型参数的在线辨识,并将... 针对传统锂离子电池荷电状态估算中开路电压-荷电状态(OCV-SOC)曲线拟合及估算算法精度的问题,在二阶RC模型的基础上,引入高斯多项式来更好地拟合SOC和开路电压曲线,同时利用带自适应遗忘因子的最小二乘法进行模型参数的在线辨识,并将所得模型参数带入由扩展卡尔曼滤波器和安时积分法组成的模糊混合算法中,最终完成对SOC的估算。实验结果表明,该联合算法能够迅速收敛初始误差,静态恒流下SOC最大误差在1.1%以内,欧洲循环驾驶标准工况(NEDC)下SOC和端电压的均方根误差分别为0.12%和1.82%,具有很好的估算精度和鲁棒性,可以实现对SOC的准确估算。 展开更多
关键词 锂离子电池 高斯多项式 自适应遗忘因子 最小二乘法 SOC估计 模糊混合算法
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基于混合算法的滚动轴承选型系统研究
8
作者 田建平 何庆中 张杰 《机床与液压》 北大核心 2010年第8期19-22,共4页
针对影响轴承选型的多因素及其模糊性,运用规则处理和模糊算法相结合的混合计算方法,较好解决多因素的量化问题,确保选型结果的唯一性。以VC++为开发平台,通过MFC调用Pro/E开发接口Pro/Toolkit,完成轴承三维部件图的自动生成,该图形可... 针对影响轴承选型的多因素及其模糊性,运用规则处理和模糊算法相结合的混合计算方法,较好解决多因素的量化问题,确保选型结果的唯一性。以VC++为开发平台,通过MFC调用Pro/E开发接口Pro/Toolkit,完成轴承三维部件图的自动生成,该图形可直接用于产品的装配设计。同时介绍了系统的总体构架及各模块的功能。 展开更多
关键词 轴承 选型系统 PRO/E 模糊优化 混合算法
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用自适应模糊推理系统预测电力短期负荷 被引量:11
9
作者 杨帆 吴耀武 +2 位作者 熊信银 娄素华 彭丰 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期129-133,共5页
为寻求有效的电力系统负荷预测方法以提高预测结果的准确度,提出了基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)。该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,并用混合学习算法调整前件参数... 为寻求有效的电力系统负荷预测方法以提高预测结果的准确度,提出了基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)。该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,并用混合学习算法调整前件参数和结论参数,自动产生模糊规则。考虑气象、日期类型等因素后将学习样本分为3组进行训练和检测。该方法对于受天气影响较明显的电网,能有效防止不合理预测结果的出现。对于武汉地区实际负荷的预测结果的分析表明该方法有较高的预测准确度,取得了令人满意的结果。 展开更多
关键词 短期负荷预测 TAKAGI-SUGENO模型 减法聚类 自适应神经模糊推理系统 神经网络 混合学习算法
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基于模糊神经网络的双凸极永磁电机非线性建模 被引量:9
10
作者 孙强 程明 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期601-606,共6页
双凸极永磁电机的电感、磁链等特性呈严重非线性,常规的线性或准线性模型难以准确反映双凸极永磁电机的实际特性,影响双凸极永磁电机的控制精度和工作性能.为此,本文提出采用自适应模糊神经网络建立双凸极永磁电机模型的新方法.首先在... 双凸极永磁电机的电感、磁链等特性呈严重非线性,常规的线性或准线性模型难以准确反映双凸极永磁电机的实际特性,影响双凸极永磁电机的控制精度和工作性能.为此,本文提出采用自适应模糊神经网络建立双凸极永磁电机模型的新方法.首先在介绍了自适应模糊神经网络结构后,采用改进的递推最小二乘法修改网络参数,同时采用遗传算法对遗忘因子和学习率进行了优化,仿真计算和实测结果表明,该模型有很快的收敛性和很高的精确度,最后给出了利用模型实现双凸极永磁电机优化控制的方法. 展开更多
关键词 双凸极永磁电机 非线性模型 自适应模糊神经网络 混合算法 遗传算法
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求解模糊作业车间调度问题的混合优化算法 被引量:11
11
作者 李俊青 潘全科 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第23期142-149,共8页
针对模糊作业车间调度问题(Fuzzy job-shop scheduling problem,FJSSP),提出一种结合化学反应优化和禁忌搜索的混合算法(Chemical-reaction optimization and tabu search,CROTS),优化的目标是最小化最大模糊完工时间。算法采用基于工... 针对模糊作业车间调度问题(Fuzzy job-shop scheduling problem,FJSSP),提出一种结合化学反应优化和禁忌搜索的混合算法(Chemical-reaction optimization and tabu search,CROTS),优化的目标是最小化最大模糊完工时间。算法采用基于工序的编码,通过扩展壁面碰撞、分子碰撞、合成、分解等操作算子,改进了基本化学反应优化(Chemical-reaction optimization,CRO)的四类基元反应。给出一种有效的交叉算子,并应用到分子碰撞、合成、分解三种基元反应中。对最好解进行禁忌搜索,进一步提高种群的搜索能力。结合16个经典算例试验分析,并与三种典型算法比较,验证算法具有较强的全局和局部搜索能力。通过18个随机算例的测试,验证算法具备求解较大规模问题的能力。 展开更多
关键词 模糊作业车间调度 化学反应优化 禁忌搜索 混合算法
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基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断 被引量:8
12
作者 刘应吉 张天侠 +1 位作者 闻邦椿 曹万科 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第21期5836-5839,共4页
为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型。利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数。经文中试验数据检验,所建模型故障识别值... 为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型。利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数。经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%。仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟合能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机故障。 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统 柴油机 故障诊断 减法聚类 混合算法
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基于改进模糊控制的并联机器人运动路径跟踪研究 被引量:10
13
作者 张丽君 段昌盛 赫桂梅 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第10期59-62,共4页
为了提高并联机器人运动路径跟踪精度,设计了并联机器人模糊比例-积分-微分(PID)控制器,提出了粒子群算法耦合遗传算法的混合算法。通过混合算法优化模糊PID控制器参数,从而搜索到PID控制器参数全局最优值。在不同环境中,采用MATLAB软... 为了提高并联机器人运动路径跟踪精度,设计了并联机器人模糊比例-积分-微分(PID)控制器,提出了粒子群算法耦合遗传算法的混合算法。通过混合算法优化模糊PID控制器参数,从而搜索到PID控制器参数全局最优值。在不同环境中,采用MATLAB软件对并联机器人运动路径跟踪进行仿真,并且与优化前跟踪效果进行对比和分析。结果表明:在无干扰环境中,并联机器人运动路径跟踪误差较小,但优化前的模糊PID控制系统开始阶段反应速度较慢,而优化后的模糊PID控制系统开始阶段反应速度较快。在有干扰环境中,优化前,并联机器人运动路径跟踪误差较大;优化后,并联机器人运动路径跟踪误差较小。采用混合算法优化模糊PID控制器,能够调节模糊PID控制器参数,提高并联机器人运动路径跟踪精度。 展开更多
关键词 并联机器人 模糊比例-积分-微分(PID)控制器 混合算法
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自适应神经模糊推理系统在倒立摆控制中的应用 被引量:7
14
作者 胡全义 黄士涛 +1 位作者 李洪洲 冯辉 《机电工程》 CAS 2007年第1期35-38,共4页
针对单级倒立摆系统具有多变量、非线性、绝对不稳定的特点,应用Matlab/Simulink设计了用于倒立摆系统的、基于自适应神经模糊推理系统的ANFIS控制器,采用反向传播算法和最小二乘算法的混合算法对倒立摆控制样本数据进行学习,调整各变... 针对单级倒立摆系统具有多变量、非线性、绝对不稳定的特点,应用Matlab/Simulink设计了用于倒立摆系统的、基于自适应神经模糊推理系统的ANFIS控制器,采用反向传播算法和最小二乘算法的混合算法对倒立摆控制样本数据进行学习,调整各变量的隶属度函数,自动产生模糊规则。仿真结果表明,ANFIS控制器对倒立摆系统的摆杆角度和小车位置的控制过程具有良好的动态性能和稳态性能。 展开更多
关键词 单级倒立摆 自适应神经模糊推理系统 ANFIS控制器 混合学习算法
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关于四足机器人足端行走轨迹优化设计仿真 被引量:4
15
作者 原钢 李丽宏 《计算机仿真》 北大核心 2018年第10期359-363,380,共6页
四足机器人足端行走轨迹目前主要依赖运动学模型关系实现,针对实际行走轨迹与规划轨迹存在较大偏差,造成偏差的原因具有多样性,难以建立准确模型对偏差进行处理的问题,利用自适应神经模糊推理系统在Matalb中经过仿真建立四足机器人的足... 四足机器人足端行走轨迹目前主要依赖运动学模型关系实现,针对实际行走轨迹与规划轨迹存在较大偏差,造成偏差的原因具有多样性,难以建立准确模型对偏差进行处理的问题,利用自适应神经模糊推理系统在Matalb中经过仿真建立四足机器人的足端轨迹坐标点和关节变量的新的关系模型,该模型中采用反向误差传播算法和最小二乘法结合的混合算法来优化模型参数,模型的建立依赖于原始数据的训练,原始数据包含了偏差因素影响。以一种自行开发的四足机器人样机为平台进行现场验证,引入ANFIS模型的直线轨迹相比较初始的直线轨迹偏差减小,更加接近规划直线。上述方法能运用在不同结构的四足机器人行走轨迹优化中。 展开更多
关键词 四足机器人 神经模糊推理系统 足端轨迹 混合算法
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基于模糊粗糙集实例选择的混合算法在信用评分中的应用 被引量:3
16
作者 刘占峰 潘甦 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期101-107,共7页
基于聚类算法的混合分类器构建的信息评分系统中,不合理的聚类值或者初始类簇中心点会严重影响分类精度的问题,对此,提出了2种基于模糊粗糙集实例选择的新型混合算法.这2种算法仅与数据集的数据结构有关,不受其他外部参数影响.实验结果... 基于聚类算法的混合分类器构建的信息评分系统中,不合理的聚类值或者初始类簇中心点会严重影响分类精度的问题,对此,提出了2种基于模糊粗糙集实例选择的新型混合算法.这2种算法仅与数据集的数据结构有关,不受其他外部参数影响.实验结果表明,基于模糊粗糙集实例选择的2种混合算法针对不同结构的数据集表现出了各自的特性,深化了对数据集的理解,提高了准确率. 展开更多
关键词 模糊粗糙集实例选择 混合算法 信用评分
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自适应神经模糊推理系统在起重机稳钩控制中的应用 被引量:3
17
作者 黄士涛 胡全义 +1 位作者 马进元 乔桐 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 2007年第1期21-25,共5页
起重机小车─吊重系统具有多变量、非线性和钢丝绳长度不确定性的特点,造成吊物移动过程中摇摆很难控制.提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的控制方法应用于起重机的稳钩控制,该方法采用反向传播算法(BP)和最小二乘算法(LS)的... 起重机小车─吊重系统具有多变量、非线性和钢丝绳长度不确定性的特点,造成吊物移动过程中摇摆很难控制.提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的控制方法应用于起重机的稳钩控制,该方法采用反向传播算法(BP)和最小二乘算法(LS)的混合算法对小车─吊重系统样本数据进行学习,调整各变量的隶属度函数,自动产生模糊规则.仿真结果表明,这种控制方法对小车─吊重系统的摇摆角度和小车位置的控制过程具有良好的动态性能和较强的鲁棒性能,说明了自适应神经模糊推理系统在起重机稳钩控制中的有效性. 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统 防摇控制 混合学习算法
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应用于起重机稳钩控制的自适应神经模糊推理系统
18
作者 胡全义 黄士涛 +1 位作者 马进元 乔桐 《起重运输机械》 北大核心 2007年第9期10-13,共4页
提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的控制方法应用于起重机的稳钩控制,该方法采用反向传播算法(BP)和最小二乘算法(LS)的混合算法对小车—吊重系统样本数据进行学习,调整各变量的隶属度函数,自动产生模糊规则。仿真结果表明,... 提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的控制方法应用于起重机的稳钩控制,该方法采用反向传播算法(BP)和最小二乘算法(LS)的混合算法对小车—吊重系统样本数据进行学习,调整各变量的隶属度函数,自动产生模糊规则。仿真结果表明,这种控制方法对小车—吊重系统的摇摆角度和小车位置的控制过程具有良好的动态性能和较强的鲁棒性能,说明了自适应神经模糊推理系统在起重机稳钩控制中的有效性。 展开更多
关键词 小车—吊重系统 自适应神经模糊推理系统 防摇控制 混合学习算法
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模糊需求与时间窗的车辆路径问题及混合遗传算法求解 被引量:47
19
作者 范厚明 吴嘉鑫 +1 位作者 耿静 李阳 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第1期107-118,共12页
针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问题,以总行驶距离、车辆使用数最小化,以及平均客户满意度最大化为目标,构建基于可信性测度理论的多目标模糊机会约束模型。为提高种群的多样性,改进了交叉算子,在引入局部优化算法及擂台法则的... 针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问题,以总行驶距离、车辆使用数最小化,以及平均客户满意度最大化为目标,构建基于可信性测度理论的多目标模糊机会约束模型。为提高种群的多样性,改进了交叉算子,在引入局部优化算法及擂台法则的基础上,设计了适合求解多目标车辆路径问题的混合遗传算法。通过VRPTW标准算例实验,表明算法能够有效地求解带时间窗的车辆路径问题,以及模型的合理性,同时显示了决策者偏好值对决策目标的影响。研究成果可为求解带模糊需求与时间窗的车辆路径问题提供一种思路,也可为实际配送路径规划提供指导。 展开更多
关键词 车辆路径问题 模糊需求 模糊时间窗 混合遗传算法 擂台法则
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具有模糊预约时间的VRP混合遗传算法 被引量:34
20
作者 张建勇 李军 郭耀煌 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2005年第3期64-71,共8页
在对具有模糊预约时间的多对多货物收发情况下的车辆路径问题进行简单描述的基础上,构建了该问题的多目标数学规划模型,提出了解决该问题的一种基于插入启发式算法、并用修正的推—碰—掷过程进行改进的混合遗传算法,最后,给出了该问题... 在对具有模糊预约时间的多对多货物收发情况下的车辆路径问题进行简单描述的基础上,构建了该问题的多目标数学规划模型,提出了解决该问题的一种基于插入启发式算法、并用修正的推—碰—掷过程进行改进的混合遗传算法,最后,给出了该问题的一个计算实例,并与改进的Solomon插入启发式算法进行了比较. 展开更多
关键词 模糊预约时间 车辆路径问题 混合遗传算法
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