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基于改进遗传算法的物流配送路径优化研究

王辉  
【摘要】:随着经济社会的飞速发展,物流活动的地位越来越突出,作为物流活动主要环节最优的行车线路,使运输工具有序的访问客户,在满足客户的需求量和发货量、的物流配送调度问题也越来越成为学者研究的重点。车辆路径优化问题是物流配送中的一个重要方面。车辆路径问题一般是指对一系列需要服务的客户,调用运输工具,安排车辆载重限制、行驶时间限制等约束的条件下,力争实现车辆行驶里程最短、运输总费用最低等目标。车辆路径问题是一种典型的NP难题,传统方法很难求得最优解,本文运用了启发式算法来求解车辆路径优化问题。 论文详细分析了带时间窗的车辆路径问题的特点,界定了基本条件,建立了带时间窗约束的车辆路径问题的数学模型;然后,对遗传算法及小生境技术进行了分析研究,并把小生境技术引入遗传算法,构建了小生境遗传算法;接着基于带时间窗约束的车辆路径优化问题的实例,对遗传算法和小生境遗传算法进行了设计和仿真研究,计算得到了所给问题的最优解,同时也表明了改进的遗传算法比单纯遗传算法具有更好的优越性,是求解车辆路径规划问题的一个有效方法;论文最后,将交通量作为约束条件加入到车辆路径问题的模型中,构建出了更符合实际的模型,并进行求解,得出了更符合实际的结果。


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