基于偏好矩陣遺傳算法求解長期車輛合乘問題
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標(biāo)簽：遺傳算法(20528)
針對長期車輛合乘問題（ LTCPP），提出帶有偏好矩陣的遺傳算法（PMGA），將擁有私家車且目的地相同的用戶群體分配到產(chǎn)生總花費最少的合乘小組。首先，建立計算基于全體用戶費用成本的目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建以用戶時間窗和車容量為約束的長期車輛合乘模型；然后，結(jié)合模型特點，在傳統(tǒng)遺傳算法（ GA）的基礎(chǔ)上，通過在交叉算子與變異算子中添加偏好矩陣記錄并更新用戶間的偏好信息來提高可行解的數(shù)量和質(zhì)量。實驗結(jié)果表明，在相同計算環(huán)境下，當(dāng)用戶數(shù)量小于200時，通過PMCA所獲得的20個解中的最優(yōu)解的值與最優(yōu)化算法相同；而處理大規(guī)模的實例時，PMGA可以獲得更高質(zhì)量的解。所提算法可以明顯提高長期車輛合乘問題的求解質(zhì)量，在降低汽車尾氣污染和減少交通擁擠等方面具有重要作用。
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