遺傳算法在物流配送路徑優(yōu)化問題中的研究.pdf

1、由于物流推動了國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因此，被各大企業(yè)譽(yù)為“第三利潤源泉”。配送車輛選擇合理的路徑是物流公司很重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，在車輛路徑問題中，如何降低物流成本，設(shè)計(jì)合理有效的行車路線，是現(xiàn)階段所關(guān)注和研究的問題。本文基于遺傳算法主要對帶約束條件的車輛路徑問題進(jìn)行研究。然而使用基本遺傳算法求解車輛路徑優(yōu)化時(shí)會出現(xiàn)以下不足：存在早熟現(xiàn)象，遇到復(fù)雜的問題收斂速度較為緩慢，固定的參數(shù)值阻礙最優(yōu)解的出現(xiàn)，無法動態(tài)反映出種群在不同進(jìn)化時(shí)期的需求。針對上述問

2、題，本文主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究與改進(jìn)：
　　(1)本文提出了一種雙染色體編碼方案，它是有兩層染色體結(jié)構(gòu)，第一層染色體是用來存放客戶排列的信息，第二層染色體是通過車輛的約束能力計(jì)算出來，用來存放每條子路徑的初始位置。雙染色體編碼能夠有效地減少問題的搜索范圍，不會出現(xiàn)使用懲罰函數(shù)處理約束能力等問題，不需要預(yù)先計(jì)算出車輛的數(shù)目。
　　(2)在選擇遺傳算子時(shí)，使用路徑翻轉(zhuǎn)和2-OPT方法實(shí)現(xiàn)種群個(gè)體的多樣性，提高了種群基因的優(yōu)良

3、性,使用爬山算法中的爬山操作方法提高局部搜索能力。遺傳算法是一種全局搜索方法，在局部搜索能力方面存在不足，因此將遺傳算法和局部搜索能力很強(qiáng)的爬山算法相結(jié)合，從而形成了混合遺傳算法，提高了收斂速度，從而得到每代種群中的最優(yōu)個(gè)體。
　　(3)基本的遺傳算法都是采用固定的參數(shù)值，這種做法會降低算法的執(zhí)行效率。為了避免這種方法的缺陷，本文在改進(jìn)遺傳算法的基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法，這種改進(jìn)的算法能夠隨著環(huán)境、適應(yīng)度的值和進(jìn)化代