分析了配送中心的配送模式,并由此建立了配送中心LRP(Location and Routing Problem)模型,即选址和路线的组合模型.并且针对该模型引入了遗传算法和禁忌搜索算法,通过合理选择算法中各算子及参数设置,设计了求解该模型的算法程序,最后...分析了配送中心的配送模式,并由此建立了配送中心LRP(Location and Routing Problem)模型,即选址和路线的组合模型.并且针对该模型引入了遗传算法和禁忌搜索算法,通过合理选择算法中各算子及参数设置,设计了求解该模型的算法程序,最后通过具有一定规模的实例计算,证明了该算法在求解LRP中的实用可行性和科学有效性.展开更多
基于遗传算法的复杂网络社区探测是当前的研究热点.针对该问题,本文在分析网络模块性函数Q的局部单调性的基础上,给出一种快速、有效的局部搜索变异策略,同时为兼顾初始种群的精度和多样性以达到进一步提高搜索效率的目的,采用了标签传...基于遗传算法的复杂网络社区探测是当前的研究热点.针对该问题,本文在分析网络模块性函数Q的局部单调性的基础上,给出一种快速、有效的局部搜索变异策略,同时为兼顾初始种群的精度和多样性以达到进一步提高搜索效率的目的,采用了标签传播作为初始种群的产生方法;综上,提出了一个结合局部搜索的遗传算法(Genetic algorithm with local search,LGA).在基准网络及大规模复杂网络上对LGA进行测试,并与当前具有代表性的社区探测算法进行比较,实验结果表明了文中算法的有效性与高效性.展开更多
文摘分析了配送中心的配送模式,并由此建立了配送中心LRP(Location and Routing Problem)模型,即选址和路线的组合模型.并且针对该模型引入了遗传算法和禁忌搜索算法,通过合理选择算法中各算子及参数设置,设计了求解该模型的算法程序,最后通过具有一定规模的实例计算,证明了该算法在求解LRP中的实用可行性和科学有效性.
文摘基于遗传算法的复杂网络社区探测是当前的研究热点.针对该问题,本文在分析网络模块性函数Q的局部单调性的基础上,给出一种快速、有效的局部搜索变异策略,同时为兼顾初始种群的精度和多样性以达到进一步提高搜索效率的目的,采用了标签传播作为初始种群的产生方法;综上,提出了一个结合局部搜索的遗传算法(Genetic algorithm with local search,LGA).在基准网络及大规模复杂网络上对LGA进行测试,并与当前具有代表性的社区探测算法进行比较,实验结果表明了文中算法的有效性与高效性.
