基于遗传算法的配送路线优化研究

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随着物流业在我国的不断发展以及物流专业化水平的不断提高,我国物流配送业近年来也得到了迅速的发展。在物流配送活动中,配送车辆路线优化问题是配送合理化的核心问题,时间窗约束在配送路线优化过程中具有举足轻重的作用。因此对带时间窗的车辆路线问题进行研究具有一定的理论价值和现实意义。本文对单站点、非满载带时间窗城市物流配送的车辆路线问题进行了研究。首先从城市物流入手,分析了城市物流的特点和分类属性及车辆路线问题的主要应用领域。在基本车辆路线问题模型的基础上建立了带时间窗车辆路线问题的数学模型。对带时间窗的车辆路线问题设计了改进的遗传算法。论文采用自然数编码的方法,初始群体的生成采用混合方式,即部分随机生成、部分根据初始解生成,选择策略采用轮盘赌选择法和截断选择法相结合的方法,用改进的边重组法代替常用的PMX、OX、CX交叉法。根据设定的终止条件,最终取得满意解。最后,通过C++实现了算法,用Solomon测试数据里C101中25个客户集的数据进行验证,并与不同算法所得解进行对比,其求解结果和计算时间都有明显改进。本文所得结果,在基于遗传算法求解城市物流配送车辆路径问题领域和物流系统的开发中具有一定的参考价值。
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