《表3 GA计算过程：基于遗传混合蚁群算法的公共自行车调度研究》

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《基于遗传混合蚁群算法的公共自行车调度研究》

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有较强鲁棒性的GA，具有快速的全局搜索能力，常用于多目标优化问题。在编码方式上选择了浮点数编码，也称实数编码，这种方式在解决连续参数优化的问题上普遍适用，具有较高的精度。其编码过程如表2所示，将ACS三个关键浮点数参数α，β，ρ视为一个参数组，将其编为GA的一个染色体，在GA中对该参数组进行优化，得到适合当前站点集的相对最优参数组合。因此，本文使用GA优化ACS的三个参数α，β，ρ。表3展示了GA的计算过程。