邓欣
- 作品数：8 被引量：35H指数：4
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- 发文基金：国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程自然科学总论经济管理更多>>
- 一种多车场车辆路径问题的单亲遗传算法被引量：8
- 2007年
- 提出了一种单亲遗传算法来求解多车场车辆路径问题(M DVRP)。在该算法中,对每个服务点按照其距离各个车场的远近归类到各个车场之中,通过构造染色体表达式,采用基因重组以及变异算子来进行常规遗传操作。在进化的同时,采用局部调整,使服务点在一定的范围内的不同车场中调换,保证其种群多样性,从而避免局部收敛,达到全局最优的效果。实验表明,本算法能有效解决一定规模的多车场车辆路径问题。
- 邓欣朱征宇曾凡超
- 关键词：车辆路径问题多车场单亲遗传算法
- 车辆路径问题的改进的双种群遗传算法被引量：7
- 2007年
- 提出了一种基于车辆路径问题的改进双种群遗传算法。该改进双种群遗传算法主要通过两个种群同时进行进化操作,并结合新交叉算子和种群交叉策略,以克服传统双种群遗传算法在求解车辆路径问题上所存在的不足。通过仿真实验,将改进的双种群遗传算法与其它几种遗传算法进行比较,改进的双种群遗传算法比其它几种遗传算法显著提高了优化效果。实验结果表明,该算法可以有效求得该问题的优化解,是解决车辆路径问题的好方法。
- 曾凡超朱征宇邓欣何兴无
- 关键词：车辆路径问题遗传算法双种群交叉算子物流
- 基于遗传算法的多车场车辆路径问题研究
- 物流配送所获取的利润在现代物流企业利润中所占比例非常大，而车辆路径问题又是物流配送中的核心问题。因此对车辆路径问题(VRP)的研究具有非常重要的意义。在实际生活中，大型的物流企业并不只拥有一个配送中心(车场)，而是拥有多...
- 邓欣
- 关键词：多车场车辆路径遗传算法
- 文献传递
- 用户行为与遗传算法相结合的用户兴趣获取被引量：1
- 2008年
- 尽管已经有一些遗传算法被应用于获取用户兴趣,但如何帮助用户找到最符合用户兴趣的信息,仍然存在诸多问题。好的适应度函数对于改善获取用户兴趣的遗传算法是非常重要的。该文设计了一个新的用于获取用户兴趣的遗传算法的适应度函数,使用该函数的遗传算法有效地提高了获取用户兴趣的准确性,减轻了用户的负担。通过实验,验证了该算法的有效性和优越性。
- 何兴无朱征宇曾凡超邓欣苑昆峰
- 关键词：遗传算法适应度函数用户兴趣用户模型
- 一种求解多车型CARP问题的高效进化算法被引量：9
- 2008年
- 对传统遗传算法的染色体编码机制和种群结构进行了改进,并借鉴单亲遗传算法和Memetic Algorithm(MA)算法的优秀思想,设计了一种解决CARP(Capacitated ArcRouting Problem)问题的高效算法HEGA。新算法不但有效解决了使用现有算法无力解决的多车型CARP问题,并且应用于一般的单车型CARP问题在求解效率和求解精度上也比现有MA算法效果更好。结合洒水车路径优化问题,通过一组真实的数据集合对文中算法在该问题上的求解能力做出评测。
- 朱征宇杨永邓欣谢志华夏梦霜李小花
- 关键词：多车型CARP
- 浏览时间在获取用户兴趣向量中的应用被引量：3
- 2008年
- 本文提出了一种将用户的浏览时间转化为用户兴趣度的非线性转换方法,然后将其应用到基于遗传算法的用户兴趣建模中获取用户兴趣向量。该方法提高了获取用户兴趣的准确性。通过实验验证了其有效性和优越性。
- 何兴无朱征宇邓欣曾凡超
- 关键词：用户兴趣遗传算法非线性
- 多车场车辆路径问题的改进遗传算法求解
- 随着物流企业规模的不断扩大，货运仓库和服务点的关系已经不适于采用传统的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem：VRP)模型和解决方法进行求解，进而引出了VRP的子问题：多车场车辆路径问题(Multi...
- 邓欣朱征宇杨永何兴无曾凡超陈抒然
- 关键词：车辆路径遗传算法货运仓库
- 文献传递
- 基于进化计算的洒水车路径优化问题的求解被引量：2
- 2007年
- 在利用进化计算对容量限制弦路径车辆行驶问题(Capacitated Arc Routing Problem,CARP)进行研究的基础上,对其数学模型、可行化算子进行改进,以适应实际生活中洒水车车辆路径优化问题。针对此问题,设计了局部搜索(Local Search)算子,此算子在染色体进化中有着显著的作用。来自于现实生活中的某市政环卫部门的实验数据真实可靠。通过进化计算对数据的求解,不仅得到了满意的结果,而且证明了该算法的可靠性及稳定性。在把计算后得出的优化路径用于实际洒水车线路安排后,其环卫部门节约了一定的人力物力,取得了一定的经济效益。根据实验分析,该算法能有效求解一定规模的CARP,并且具有一定的实用价值。
- 邓欣朱征宇杨永曾凡超
- 关键词：进化计算局部搜索
