供應(yīng)鏈中的車輛路徑規(guī)劃問題研究_第1頁
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文檔簡介

供應(yīng)鏈中的車輛路徑規(guī)劃問題研究近年來,隨著國民經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,物流產(chǎn)業(yè)的地位越來越突出,規(guī)模也快速擴(kuò)張。與此同時,物流產(chǎn)業(yè)的集中度、運(yùn)營效率也急需進(jìn)一步提升,但運(yùn)輸成本居高不下一直是物流業(yè)的痛點(diǎn)。作為物流活動的主要環(huán)節(jié),配送也成為眾多學(xué)者研究的重要突破點(diǎn)。其中,運(yùn)輸車輛的路徑規(guī)劃問題是物流配送的最重要的一面,車輛路徑是否合理直接影響到配送的速度、成本和效益。近年來,研究者提出了各種智能算法用于解決流配送中的運(yùn)輸車輛路徑規(guī)劃問題。其中,遺傳算法是解決車輛路徑規(guī)劃問題的有效途徑。傳統(tǒng)的遺傳算法在解決車輛路徑規(guī)劃問題時,會產(chǎn)生二進(jìn)制編碼串過于冗長、計算機(jī)的運(yùn)算過程過于復(fù)雜、精度難以提高、算法經(jīng)常陷入局部最優(yōu)等問題,尤其是算法過早收斂、陷入局部最優(yōu)的問題,對問題的求解帶來嚴(yán)重的影響。因此,本文從算法過早收斂的問題出發(fā),尋求遺傳算法的改進(jìn)措施,并用于解決相較普通的車輛路徑問題通用性更強(qiáng)的帶時間窗車輛路徑規(guī)劃問題。本文首先概述了車輛路徑問題的基本理論如定義、組成和分類,建立了帶時間窗的車輛路徑問題的模型并詳細(xì)界定了模型參數(shù)。并介紹了車輛路徑問題的幾種常用的研究算法的原理與優(yōu)缺點(diǎn)。其次,詳細(xì)介紹了傳統(tǒng)遺傳算法的基本思想、基本概念與基本步驟。重點(diǎn)介紹了常用的選擇算子、交叉算子、變異算子的原理,為下一章的改進(jìn)算法奠定基礎(chǔ)。最后,針對帶時間窗的車輛路徑問題,對傳統(tǒng)自適應(yīng)遺傳算法提出了一系列的改進(jìn)措施。采用考慮群體相關(guān)性、個體濃度與個體適應(yīng)度的自適應(yīng)選擇、交叉、變異算子,不僅增強(qiáng)了收斂速度,而且提高了群體多樣性,增強(qiáng)全局搜索的能力。通過對比改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法與傳統(tǒng)自適應(yīng)遺傳算法對帶時間窗車輛路

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