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正文內(nèi)容

物流遺傳算法(編輯修改稿)

2025-01-10 22:00 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 能限于局部解的弊端。 物流配送路徑優(yōu)化問題的遺傳算法的構(gòu)造 針對物流配送路徑優(yōu)化問題的特點(diǎn),作者構(gòu)造了求解該問題的遺傳算法。 (1)編碼方法的確定。根據(jù)物流配送路徑優(yōu)化問題的特點(diǎn),作者采用了簡單直觀的自然數(shù)編碼方法,用0表示配送中心,用、L表示各需求點(diǎn)。由于在配送中心有K輛汽車,則最多存在K條配送路徑,每條配送路徑都始于配送中心,也終于配送中心,為了在編碼中反映車輛配送的路徑,作者巧妙地采用了增加K1個(gè)虛擬配送中心的方法,分別用L+L+、L+K1表示。這樣,、L+K1這L+K1個(gè)互不重復(fù)的自然數(shù)的隨機(jī)排列就構(gòu)成一個(gè)個(gè)體,并對應(yīng)一種配送路徑方案。例如,對于一個(gè)有7個(gè)需求點(diǎn),用3輛汽車完成配送任務(wù)的問題,則可用、9(9表示配送中心)這9個(gè)自然數(shù)的隨機(jī)排列,表示物流配送路徑方案。如個(gè)體129638547表示的的配送路徑方案為:路徑1:0129(0),路徑2:9(0)638(0),路徑3:8(0)5470,共有3條配送路徑;個(gè)體573894216表示的配送路徑方案為:路徑1:05738(0),路徑2:9(0)42160,共有2條配送路徑。 (2)初始群體的確定。隨機(jī)產(chǎn)生一種1~L+K1這L+K1個(gè)互不重復(fù)的自然數(shù)的排列,即形成一個(gè)個(gè)體。設(shè)群體規(guī)模為N,則通過隨機(jī)產(chǎn)生N個(gè)這樣的個(gè)體,即形成初始群體。 (3)適應(yīng)度評估。對于某個(gè)個(gè)體所對應(yīng)的配送路徑方案,要判定其優(yōu)劣,一是要看其是否滿足配送的約束條件;二是要計(jì)算其目標(biāo)函數(shù)值(即各條配送路徑的長度之和)。本文根據(jù)配送路徑優(yōu)化問題的特點(diǎn)所確定的編碼方法,隱含能夠滿足每個(gè)需求點(diǎn)都得到配送服務(wù)及每個(gè)需求點(diǎn)僅由一輛汽車配送的約束條件,但不能保證滿足每條路徑上各需求點(diǎn)需求量之和不超過汽車載重量及每條配送路線的長度不超過汽車一次配送的最大行駛距離的約束條件。為此,對每個(gè)個(gè)體所對應(yīng)的配送路徑方案,要對各條路徑逐一進(jìn)行判斷,看其是否滿足上述兩個(gè)約束條件,若不滿足,則將該條路徑定為不可行路徑,最后計(jì)算其目標(biāo)函數(shù)值。對于某個(gè)個(gè)體j,設(shè)其對應(yīng)的配送路徑方案的不可行路徑數(shù)為Mj(Mj=0表示該個(gè)體對應(yīng)一個(gè)可行解),其目標(biāo)函數(shù)值為Zj,則該個(gè)體的適應(yīng)度Fj可用下式表示:
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