基于遺傳算法和組合策略的配送路徑優(yōu)化研究與應(yīng)用.pdf

1、配送路徑優(yōu)化問(wèn)題是當(dāng)今制造業(yè)和物流行業(yè)非常關(guān)注的一個(gè)課題，物流成本的縮減對(duì)于制造企業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要。在解決配送優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，首要任務(wù)就是確定解決策略和方法。近年來(lái)企業(yè)和學(xué)者對(duì)配送路徑優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行了大量探索，遺傳算法在解決路徑優(yōu)化有很好的柔性和魯棒性，其理論和實(shí)際應(yīng)用也取得很大成功。
　　 針對(duì)配送需求量小，客戶(hù)需求點(diǎn)多而散的配送問(wèn)題，以路徑最優(yōu)和配送車(chē)輛費(fèi)用最低為目標(biāo)，通過(guò)對(duì)車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題和旅行商問(wèn)題結(jié)合分析，對(duì)多個(gè)客戶(hù)需求點(diǎn)進(jìn)

2、行配送的問(wèn)題研究，提出配送路徑優(yōu)化的組合策略。
　　 (1)選定解決路徑優(yōu)化問(wèn)題的策略。組合策略在解決配送路徑的問(wèn)題時(shí)，降低了搜索的復(fù)雜度，確定最低需求車(chē)輛數(shù)和配送順序，并且從復(fù)雜得到路徑中規(guī)劃好行車(chē)路徑。說(shuō)明了組合策略在解決路徑配送問(wèn)題上的可行性。
　　 (2)選定遺傳算法作為解決問(wèn)題方法。研究了遺傳算法中保持種群多樣性問(wèn)題和遺傳算法過(guò)程中出現(xiàn)非法解的處理問(wèn)題。在解決路徑優(yōu)化問(wèn)題時(shí)遺傳算法有很好的適應(yīng)性，并且遺傳算子有

3、很強(qiáng)的可塑性?？梢葬槍?duì)具體問(wèn)題通過(guò)設(shè)計(jì)改進(jìn)遺傳算子使得遺傳算法很好地適應(yīng)各類(lèi)路徑搜索問(wèn)題。
　　 (3)針對(duì)杭州某制造企業(yè)配送中心配送過(guò)程中的路徑優(yōu)化問(wèn)題，建立配送的數(shù)學(xué)模型，運(yùn)用改進(jìn)的遺傳算法解決配送路徑優(yōu)化的問(wèn)題。通過(guò)MATLAB進(jìn)行模擬仿真，驗(yàn)證遺傳算法中種群預(yù)處理算子和變異算子的可靠性。
　　 以制造業(yè)為應(yīng)用對(duì)象，根據(jù)構(gòu)建配送路徑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型并且根據(jù)路徑搜索的問(wèn)題構(gòu)造了種群預(yù)處理算子和變異算子。數(shù)學(xué)模型對(duì)制造行業(yè)