關于基于遺傳算法的物流配送路徑優(yōu)化分析-文庫吧資料
2025-06-28 20:47本頁面
【正文】 體以較大的機會進入下一代。下一代群體的另N1個個體需要根據(jù)前代群體的N個個體的適應度，采用賭輪選擇法[4]產(chǎn)生。 選擇操作。為此，對每個個體所對應的配送路徑方案，要對各條路徑逐一進行判斷，看其是否滿足上述兩個約束條件，若不滿足，則將該條路徑定為不可行路徑，最后計算其目標函數(shù)值。對于某個個體所對應的配送路徑方案，要判定其優(yōu)劣，一是要看其是否滿足配送的約束條件；二是要計算其目標函數(shù)值（即各條配送路徑的長度之和）。設群體規(guī)模為N，則通過隨機產(chǎn)生N個這樣的個體，即形成初始群體。 初始群體的確定。、9（9表示配送中心）這9個自然數(shù)的隨機排列，表示物流配送路徑方案。、L+K1這L+K1個互不重復的自然數(shù)的隨機排列就構成一個個體，并對應一種配送路徑方案。、L+K1表示。、L表示各需求點。 編碼方法的確定。變異操作同樣是隨機進行的，其目的是挖掘群體中個體的多樣性，克服遺傳操作可能限于局部解的弊端。 變異。 交叉。 選擇。 適應度評估。 初始群體生成。該算法包括以下6個基本要素： 編碼。該算法以群體中的所有個體為操作對象，每個個體對應研究問題的一個解。L），再設nk為第k輛汽車配送的需求點數(shù)（nk=0表示未使用第k輛汽車），用集合Rk表示第k條路徑，其中的元素rki表示需求點rki在路徑k中的順序為i（不包括配送中心），令rk0=0表示配送中心，則可建立如下物流配送路徑優(yōu)化問題的數(shù)學模型： （1） . （2） （3） （4） （5） （6） （7） （8）上述模型中，（1）式為目標函數(shù)；（2）式保證每條路徑上各需求點的需求量之和不超過汽車的載重量；（3）式保證每條配送路徑的長度不超過汽車一次配送的最大行駛距離；（4）式表明每條路徑上的需求點數(shù)不超過總需求點數(shù)；（5）式表明每個需求點都得到配送服務；（6）式表示每條路徑的需求點的組成；（7）式限制每個需求點僅能由一輛汽車送貨；（8）式表示當?shù)趉輛汽車服務的客戶數(shù)≥1時，說明該輛汽車參加了配送，則取sign(nk)=1，當?shù)趉輛汽車服務的客戶數(shù)1時，表示未使用該輛汽車，因此取sign(nk)=0。K），其一次配送的最大行駛距離為Dk，需要向L個需求點送貨，每個需求點的需求量為qi（i=1，2，本文借鑒文獻[3]建立的車輛路徑問題的數(shù)學模型，并通過考慮上述物流配路徑優(yōu)化問題的約束條件和優(yōu)化目標，建立了物流配送路徑優(yōu)化問題的數(shù)學模型。本文針對物流配送路徑優(yōu)化問題的特點，構造了求解該問題的遺傳算法，通過實驗計算，得到了較好的結(jié)果。遺傳算法的出現(xiàn)為求解物流配送
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