求解双层CARP优化问题的演化学习型遗传算法

双层有能力约束的弧路径优化问题(capacitated arc routing problem,CARP)的研究对象通常是某个城市或地区,首先聚焦于该地物流系统的宏观配置,然后考虑相关服务的完成问题.针对双层CARP优化问题,提出了一种演化学习型遗传算法(learnable genetic algorithm,LGA).建立了LGA的基本框架,设计了构件知识和算子知识等知识形式.在LGA中,采用扩展启发式方法辅助生成初始种群,使用算子知识为选择、交叉和变异选择操作算子,应用构件知识为交叉和变异操作选择断点位置,同时借助局部替换程序不断地向当前种群中注入新个体.LGA的框架为现有优化方法改进提供了一种有益借鉴.