自适应遗传算法求解双准则三维运输问题：实验证明

本文档探讨了"用自适应的遗传算法求解双准则三维运输问题"的主题，发表于2005年1月的《内蒙古大学学报(自然科学版)》第36卷第1期。作者张春梅、李喋果和治安针对复杂的运输问题提出了新的解决方案，特别是关注在多目标决策背景下，如何平衡费用和损失，这种问题被称为双准则三维运输问题(BSTP)。 遗传算法作为一种全局优化方法，因其良好的鲁棒性和适应性，在解决这类非线性、多目标问题上展现出优势。传统的运输问题主要考虑成本最小化，但现实生活中的考量因素更为多元，如货物送达时间、运输可靠性以及产品损失等。双准则三维运输问题是在传统运输问题基础上扩展，考虑了不同运输工具的运用，对于经济决策制定具有重要影响。 本文的核心内容是采用自适应的遗传算法策略，即动态调整杂交和变异的概率，以提高算法在处理复杂约束条件下的求解效率和问题解的质量。通过这种方法，研究者旨在找到既能满足费用约束又能控制损失的最优运输方案。他们设计了一个数学模型，其中包含m个起点、n个终点和h种运输工具，每个起点和终点之间的运输量、成本、损失等因素都被纳入模型中。 论文的关键字包括“自适应”、“遗传算法”、“运输”和“双准则”，表明了研究的主要技术路线和问题焦点。研究者通过对实验结果的验证，证实了他们的算法在处理这类实际问题时能够产生满意的结果，从而为优化三维运输决策提供了有效的工具。 这篇论文不仅介绍了遗传算法在解决运输问题中的应用，还展示了如何通过自适应策略来应对双准则的复杂性，对于提升运输系统的效率和经济效益具有理论和实践意义。