自適應遺傳算法在越庫車輛調度問題中的應用研究.pdf

1、隨著國民經濟的快速發(fā)展，對社會物流需求量顯著增加，推動物流產業(yè)保持持續(xù)、穩(wěn)定、快速發(fā)展。在物流實際運作過程中，越庫車輛調度一直以來都是影響企業(yè)的運輸效率和物流成本的關鍵因素。越庫是指從入庫貨車到達配送中心、?？啃遁d倉門進行卸貨開始，貨物進行分配和處理，再到裝載倉門進行裝載的整個過程的一種組織方式，貨物不會在配送中心存儲而是直接分配的方式進行。這種組織方式的實施，能夠從成本、時間、環(huán)節(jié)等方面降低和減少，從而大大提升了物流的效益。越庫車輛調

2、度問題可描述為在一定約束條件下，如何合理分配車輛與倉門，使得整個運作在成本或時間上達到最優(yōu)化的問題。它是一個典型的NP難(NP-Hard)問題，也是最難求解的經典組合優(yōu)化問題之一。
　　在過去的幾十年里，研究者們都在不斷尋找和嘗試新的調度算法，使其提高操作效率、降低操作成本和時間、增加企業(yè)的競爭力。遺傳算法作為仿生學方法中最重要的算法之一，也是應用最廣泛的進化計算方法之一。遺傳算法在解決各種非線性優(yōu)化問題中表現(xiàn)出的自適應性，全局最

3、優(yōu)性以及隱含的并行性等特點讓其在調度的優(yōu)化研究方面有著不可替代的優(yōu)勢。本文針對多倉門越庫車輛調度問題特點，以遺傳算法為基礎，提出了一種改進的、更加適用于求解多倉門越庫車輛調度問題的新算法。由于簡單遺傳算法在應用中常出現(xiàn)收斂過慢、穩(wěn)定性差以及早熟現(xiàn)象等問題，而現(xiàn)有的一些改進的自適應遺傳算法在求解過程中容易產生局部最優(yōu)解等缺陷。本文從整個遺傳算法流程出發(fā)，針對遺傳算法前期容易陷入局部最優(yōu)，中后期進化緩慢等缺陷，從種群多樣性，個體最優(yōu)保存策略