典型文献
求解烟草配送路径规划问题的新型智能优化算法
文献摘要：
提出了一种求解烟草配送路径规划问题的新型智能优化算法ITLBO.受现代多样化学习方式的启发,在传统教与学优化(TLBO)算法的框架基础上,新增加了培训阶段、自学阶段和反向学习阶段,以提高算法的全局寻优能力和解的质量.引入迭代变化法、线性顺序交叉(LOX)、2-opt算子对每个学习阶段离散化,使得算法能很好适用于组合优化问题.混合了精英选择、自适应退火以及禁忌策略,在有效平衡种群集中性和多样性的同时,加快算法的搜索过程.对某烟草公司单一车辆和多车辆配送路径规划问题求解结果表明:所提出的算法能优化配送路线,降低配送成本.
文献关键词：
教与学优化算法;车辆路径问题;线性顺序交叉;迭代变换法;自适应模拟退火机制
中图分类号：
作者姓名：
高怡杰;何湘竹;石英;王建树
作者机构：
中南民族大学 电子信息工程学院,武汉 430074;湖北省烟草公司 物流处,武汉 430074
文献出处：
引用格式：
[1]高怡杰;何湘竹;石英;王建树-.求解烟草配送路径规划问题的新型智能优化算法)[J].中南民族大学学报（自然科学版）,2022(01):87-93
A类：
ITLBO,线性顺序交叉,迭代变换法,自适应模拟退火机制
B类：
配送路径,路径规划,规划问题,新型智能,智能优化算法,多样化学习,学习方式,框架基础,自学,反向学习,全局寻优,寻优能力,LOX,opt,离散化,组合优化问题,精英选择,应退,禁忌,群集,集中性,烟草公司,一车,车辆配送,问题求解,解结,配送路线,配送成本,教与学优化算法,车辆路径问题
AB值：
0.367395
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