多物流配送中心路徑優(yōu)化問題及其遺傳算法(編輯修改稿)
2025-04-21 00:20 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 擇相結(jié)合的選擇策略:將每代群體中的m個(gè)個(gè)體按適應(yīng)度由大到小排列,排在第一位的個(gè)體性能最優(yōu),將它復(fù)制一個(gè)直接進(jìn)入下一代,并排在第一位。下一代群體的另m 1個(gè)個(gè)體需要根據(jù)前代群體的m個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度,采用賭輪選擇法產(chǎn)生,具體地說,就是首先計(jì)算上代群體中所有個(gè)體適應(yīng)度的總和ΣFj ,再計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度所占的比例Fj/ΣFj (j = 1 ,2 , ?,m) ,以此作為其被選擇的概率。上述選擇方法既可保證最優(yōu)個(gè)體生存至下一代,又能保證適應(yīng)度較大的個(gè)體以較大的機(jī)會(huì)進(jìn)入下一代。 交叉操作對(duì)通過選擇操作產(chǎn)生的新群體,除排在第一位的最優(yōu)個(gè)體外,另ｍ 1 個(gè)個(gè)體要按交叉概率Pc 進(jìn)行配對(duì)交叉重組。本文采用類OX法實(shí)施交叉操作,其操作過程為: 如果染色體交叉點(diǎn)處的兩個(gè)基因都為負(fù)數(shù), 則直接用基于序的交叉進(jìn)行運(yùn)算。 如果染色體交叉點(diǎn)處的基因不全為負(fù)數(shù), 則將交叉點(diǎn)左移(右移) , 直到左右兩個(gè)交叉點(diǎn)處的基因都為負(fù)數(shù), 再進(jìn)行運(yùn)算. 如:父代1: 1，4，︳1，2，︳1，2，3，3，4，5，5父代2: 5，1，3，1，5，2，︳4，4，︳2，1，3︳︳內(nèi)為匹配段, 經(jīng)過最大保留交叉運(yùn)算后形成子代1: 1，1，4，4，2，1，2，3，3， 5，5子代2: 5，1，3，5，2，4，1，2， 1，4，3 變異操作由于在選擇機(jī)制中采用了保留最佳個(gè)體的方式,為保持群體內(nèi)個(gè)體的多樣化,本文采用連續(xù)多次對(duì)換的變異技術(shù),使個(gè)體在排列順序上有較大的變化。變異操作是以概率Pm 發(fā)生的,一旦變異操作發(fā)生,則用隨機(jī)方法產(chǎn)生交換次數(shù)J ,對(duì)所需變異操作的個(gè)體的基因進(jìn)行J 次對(duì)換(對(duì)換基因的位置也是隨機(jī)產(chǎn)生的) 。 終止準(zhǔn)則采用最佳個(gè)體保留指定代數(shù)的終止準(zhǔn)證，即若某個(gè)體在連續(xù)若干代都是最佳個(gè)體，說明該個(gè)體是很好的個(gè)體，則停止操作。4 仿真實(shí)驗(yàn)本文用matlab編制了多物流配送中心路徑優(yōu)化問題的遺傳算法計(jì)算程序。算例：有兩個(gè)配送中心各兩輛配送車向9個(gè)需求點(diǎn)配送，配送車的載重量均是10噸。配送中心（編號(hào)為1和2）與需求點(diǎn)之間以及需求點(diǎn)相互之間的距離dk(1)dk(2)、9個(gè)客戶的需求量qk均見下表1。要求安排合理的配送路線，使得總的配送路徑最短。根據(jù)算例的特點(diǎn)，在用遺傳算法對(duì)其求解時(shí)采用了一下參數(shù)：種群規(guī)模取25，進(jìn)化代數(shù)取100，，對(duì)不可行路徑的懲罰權(quán)重取100km。對(duì)算例求解10次，所得的計(jì)算結(jié)果見表2。表1 算例的已知條件表dk(1)k(2)（km） k(2) 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9k(1) 1 0 10 6 12 4 10 4 6 10 13 32 0 12 8 12 4 6 8 4 9
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