基于多联式遗传算法的运输网络成本研究

针对目前多联式运输网络成本问题，本研究通过使用虚拟网络建模综合考虑了公路、铁路和内河航运的网络子节点连接，并构建了4种运输链接模式来计算广义成本。利用全有或全无的算法（AON）用于路径流量的分配，在Michalewicz开发的编程逻辑基础上使用GISDK中的二次开发环境创建了自脚本，提出了针对运输网络成本的多联式遗传算法。该算法在上层求解运输网络模型的最优解。通过实验仿真，结果显示：在处理运输网络成本过程中，多联式遗传算法误差率有效的控制在8%以内；相比传统遗传算法，多联式遗传算法经过AON路径优化后的货物流量分配加速了算法的收敛效率，可以产生一个相对良好的运输路径网络，且性能稳定。