【摘 要】
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车辆路径问题是一个NP—hard问题。文章针对该问题设计了一种结合c—w节约启发式算法进行子路径优化的变种群规模混合自适应遗传算法。该混合遗传算法的种群规模随适应度值及
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车辆路径问题是一个NP—hard问题。文章针对该问题设计了一种结合c—w节约启发式算法进行子路径优化的变种群规模混合自适应遗传算法。该混合遗传算法的种群规模随适应度值及进化代数的变化而变化；交叉概率及变异概率也随个体适应度值的不同而自适应地调整。其次．利用C-W节约启发式算法对子路径进行优化，有效地弥补遗传算法局部搜索能力较差的不足。对随机选择的10个基准测试实例的计算结果表明，该算法是求解车辆路径问题的有效方法。
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