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摘要
针对现阶段单位同事合乘匹配搜索算法存在整体出行效率较低，算法发展速度慢等问题，提出一种遗传算法和人工神经网相融合的合乘匹配算法。该算法的遗传部分采用基因组的编码形式构造染色体，并在种群初始化时引入先验条件，提高算法效率；根据基因组形式设置特殊交叉点，保证染色体交叉过程中优秀基因组不被破坏；在构建人工神经网络过程中，以上述遗传算法迭代的过程代替网络训练过程，方便随时快速地调用。测试结果表明，混合的算法能够快速、高效地规划合乘组合，使合乘出行具有较高的效率。
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单位南京信息工程大学; 自动化学院
