改进的遗传算法在车辆路径问题中的应用

通过对车辆路径问题的深入分析,针对遗传算法中“种群多样性”和“选择压力”两个最重要因素,对“交叉算子”和“变异算子”进行了改进,并和一般的遗传算法进行了比较,通过计算结果证明：在算法性能方面,改进的算法收敛速度较快,所求得的最优解质量较高,且计算结果稳定;在车辆配送路径方面,改进算法得到四条最优配送路线,并且四条线路没有交叉,完全形成回路,又同时满足车辆满载率的限制,而一般的遗传算法得到五条配送路线,最低装载量仅为3．1t,并不能达到车辆相应的满载率,因此,改进的遗传算法明显优于传统的遗传算法．     

改进的遗传算法在车辆路径问题中的应用

通过对车辆路径问题的深入分析,针对遗传算法中“种群多样性”和“选择压力”两个最重要因素,对“交叉算子”和“变异算子”进行了改进,并和一般的遗传算法进行了比较,通过计算结果证明：在算法性能方面,改进的算法收敛速度较快,所求得的最优解质量较高,且计算结果稳定;在车辆配送路径方面,改进算法得到四条最优配送路线,并且四条线路没有交叉,完全形成回路,又同时满足车辆满载率的限制,而一般的遗传算法得到五条配送路线,最低装载量仅为3．1t,并不能达到车辆相应的满载率,因此,改进的遗传算法明显优于传统的遗传算法．     

求解车辆路径问题的改进混合遗传算法

针对车辆路径问题提出一种新的混合遗传算法。在遗传各个阶段引入不同交叉、变异策略的扩大对解空间搜索,提高遗传算法的寻优能力,避免单一交叉、变异策略的遗传算法早熟收敛。在进化后期对个体进行低温退火,提高遗传算法的求解精度。通过对国际标准测试数据的仿真,表明该算法是有效的。     

遗传算法在车辆路径问题中的优化

关于遗传算法的车辆路径优化问题,已经提出过多种思想方法,虽然有些也有实验结果,但仍大有改进余地。针对具体的车辆路径优化问题,对传统遗传算法作了多处关键性改进。针对多客户点基本均布于物流中心的特点,作初始群优化,降低交叉率,提高变异率,简化繁琐的染色体修正计算,极大地提高了寻优速度,减少了遗传操作的数量,为多计算点的遗传操作提供有力的支持。     

有容量约束车辆路径问题的多目标遗传算法

针对有容量约束车辆路径问题,提出了基于Pareto方法的多目标优化遗传算法.该算法引入基于擂台法的Pareto锦标赛选择算子,避免了求解非凸解的困难.采用最邻近算法和扫描算法构造初始种群及引入启发式交叉算子来加快算法的收敛速度.通过E-n30-k3算例实验表明:应用该算法得到的Pareto解集,为决策者提供了多种途径有效解决有容量约束车辆路径问题.     

求解软硬时间窗共存配送路径问题的改进遗传算法

探讨用于求解软硬时间窗共存情况下的车辆路径问题的改进遗传算法。对基本遗传算法的交叉、变异操作的交叉概率和变异概率进行改进,使之更加具有自适应性,能根据种群染色体的优劣程度自动进行调整。通过算例证明改进的算法比原算法在计算软硬时间窗共存配送路径问题上更具有效性。     

带有能力约束的VRP的一种遗传算法

就商品配送中,带有能力约束的车辆路径问题(VRP),设计了一种新的遗传算法.该算法的核心在于构建一种新的染色体编码,将VRP问题转化为m个TSP问题,并设计出新的杂交算子.算法中染色体表示、评价函数的构造、杂交变异算子的设计经过实例计算的检验被证明较为可靠,算法运算速度快,容易获得有效解.     

带时间窗车辆路径问题的启发式遗传算法

为了在运输生产中按时间要求合理安排车辆路径, 建立了带时间窗车辆路径问题数学模型, 用启发式遗传算法进行求解。先构造染色体, 产生初始群, 再对其进行优化, 根据个体生存能力的体现进行性能估计, 并计算优化值。运用VisualBasic编写相应计算程序, 设定迭代代数为100, 运算次数为10次, 对有时间窗限制的有1个中心仓库与8个分仓库的实际问题进行求解。模拟结果显示需要3辆车按照3条运输线路进行物流配送服务, 总运行距离为483km, 总运行时间为15.55h, 车辆未出现闲置时间, 且全部仓库得到及时服务。可见启发式遗传算法有效、可行。     

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在详细分析遗传算法的局限性的基础上，构造了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法相结合的、用于求解车辆路径问题的混合遗传算法。这种混合遗传算法主要是将禁忌搜索算法嵌入到遗传算法中的变异操作与最优解判定之间，可以有效地避免遗传算法易出现“早熟”收敛的问题。然后，分别用混合遗传算法和遗传算法对同一实例进行求解，并对求解结果进行对比分析。结果表明该混合遗传算法的求解结果比遗传算法收敛速度快，更加接近最优解。     

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基于遗传算法的车辆路径优化问题，虽然已经被提出过多种思想方法，但仍有较大的改进余地．而且具体的车辆路径优化问题，往往在时间和路程两方面都有限制和要求，而在这方面的研究相对较少．针对这种问题，在传统遗传计算基础上，加入了时间约束算法，对算法的实时实现作出保证；同时根据客户点的位置改进初始群，提高了变异率，减少低效计算，极大提高了寻优速度，为多计算点的遗传操作提供有力的支持．计算机仿真实现的结果和物流公司的实际运作都证明了算法的有效性．     

车辆数目未知的带时间窗口的车辆路径混合遗传算法

研究带时间窗口的车辆路径问题(VRPTW),主要考虑车辆容量约束、时间窗口约束、最大距离等约束,且完成配送所需的车辆数目不确定,要求在车辆数目最少的条件下再使总的行驶路径最短.用基于邻域搜索的混合遗传算法求解该问题,该算法既具有遗传算法的全局搜索能力,又具有邻域搜索算法的局部搜索能力.在求解过程中,设计新的前置交叉算子进行遗传操作,然后进行互换和逆转等邻域操作.应用MATLAB语言编程进行模拟计算,结果表明该混合遗传算法明显增强了群体演化的质量,提高了算法收敛速度,较好地解决了早熟收敛问题.     

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在物流活动的商品配送运输中，由于受不确定因素的干扰，对配送车辆调度的适时性造成了很大影响，从而增加了配送成本和降低了配送的服务质量。本文考虑客户对配送时间的要求和车辆行驶时间的不确定性，建立了以车辆配送总行驶距离最小化为目标的机会约束规划模型，并构造了求解该模型的单亲遗传算法，通过实例对模型求解，结果表明，该算法是很有效的。     

An Effective Hybrid Optimization Algorithm for Capacitated Vehicle Routing Problem

IntroductionVehicle routing problem(VRP)is a well-known combinatorial optimization problem and isalso a focal problem of distribution managementwithin the area of service operations managementand logistics.Capacitated vehicle routing problem(CVRP)is a very hard vehicle routing problem.The problem is to simultaneously determine theroutes for several vehicles from a central depot to aset of customers,and then return to the depotwithout exceeding the capacity constraints of eachvehicle.In prac…     

时间依赖型绿色车辆路径问题研究

城市配送系统中考虑交通拥堵和环境污染车辆路径问题的时间依赖性体现在：不同道路 拥堵程度下车辆运行速度不同,则不同出发时间对应的运输总时间也不同,导致运输成本和造成 的环境污染也有较大差异。因此,本文提出一个时间依赖型绿色车辆路径模型,通过优化运输路 径和出发时间降低运输成本、减少环境污染。模型的目标函数最小化包括油耗成本在内的运输 总成本,其中,车辆油耗的度量基于综合模式排放模型,其创新之处在于,定义了允许车辆在节点 处等待的情形,使车辆选择合适的时间出发以规避拥堵,即通过优化车辆路径以及路径上各节点 处的出发时间寻求成本最优的运输方案。本文提出嵌套遗传算法求解模型,外层遗传算法优化 路径,内层遗传算法优化路径上各节点处的车辆出发时间。并通过响应面分析法(RSM)调试算法 关键参数,得到适用于模型的最佳参数搭配,算法性能测试结果表明了本文算法的高效性。本文 基于污染-路径问题实验数据库进行数值实验,结果证明,允许车辆在客户处等待并选择合适时 间出发,可以在一定程度上降低燃油消耗和总成本。此外,目标函数中引入油耗要素,可以有效 降低决策方案的燃油消耗,减少环境污染。