基于遗传算法与神经网络的VRP求解  

Genetic algorithm and neural network for solution of VRP

作　　者：魏国利[1] 王鹏涛[1] 吴静[1] 

机构地区：[1]天津理工大学计算机科学与技术学院,天津300191

出　　处：《天津工业大学学报》2008年第1期70-73,共4页Journal of Tiangong University

基　　金：天津市教委自然科学基金资助项目(20030618);天津自然科学基金资助项目(043600511)

摘　　要：为求解配送货物过程中车辆路径安排问题(VRP),融合神经网络与遗传算法,在标准遗传算法基础上,将并行进化思想与阶段性进化思想相结合,提出了一种新型遗传算法——并行阶段性遗传算法(PPGA).实际应用表明,与标准遗传算法相比,新的混合遗传算法收敛速度更快、收敛精度更高.To solve Vehicle Routing Problem in transporting goods, the genetic algorithm is combined with neural network. Based on the standard genetic algorithm, a new algorithm combining phase-evolution theory and parallel evolution theory is brought forward, which is PPGA. The practical application of the theory demonstrates that in the new algorithm, the speed of convergence is faster and the degree of accuracy in convergence is higher than the standard genetic algorithm.

关 键 词：神经网络 遗传算法 并行进化 阶段性进化 

分 类 号：F224.3[经济管理—国民经济] TP391.75[自动化与计算机技术—计算机应用技术]