車輛調(diào)度有及其遺傳算法.pdf

1、車輛調(diào)度問題就是在滿足客戶需求的情況下,尋求最優(yōu)的車輛路徑,使得運輸成本最小。
　　遺傳算法是一種模擬自然界生物進(jìn)化的搜索算法,由于它具有很強(qiáng)的全局搜索能力和較好的魯棒性而成為求解車輛調(diào)度問題的有效方法。本文介紹了遺傳算法的基本概念和基本理論,對遺傳算法的選擇操作、交叉操作和變異操作做了詳細(xì)介紹,基于車輛調(diào)度問題的特點提出改進(jìn)的遺傳算法。
　　本文將遺傳算法和車輛調(diào)度問題結(jié)合起來,建立了基于最小花費的數(shù)學(xué)模型,根據(jù)問題可行解

2、的結(jié)構(gòu),提出相應(yīng)的遺傳算法,該算法采用優(yōu)先權(quán)編碼通過解碼得到可行解,再通過改進(jìn)的交叉變異方法得到較優(yōu)的解,從而實現(xiàn)該問題的求解。最后,通過實證分析驗證了所建立的基于最小化運輸成本車輛調(diào)度模型和改進(jìn)的遺傳算法的有效性和可行性。
　　全文共分五章:
　　第一章,介紹車輛調(diào)度問題的背景、意義及研究現(xiàn)狀。目前對車輛調(diào)度問題的研究可分為單配送中心、多配送中心和帶時間窗三大類。本章就這三大類情況的求解介紹了幾種常見的模型,分別為基于最短

3、路徑、基于最短時間和基于最小花費的模型。
　　第二章,介紹遺傳算法的理論和算法程序流程圖,根據(jù)流程圖介紹每一操作的特點和原則,對選擇操作、交叉操作和變異操作做了詳細(xì)介紹。
　　第三章,研究多配送中心多車型車輛調(diào)度問題,給出基于最小花費模型,該模型的花費包括兩個部分,運輸費和司機(jī)的工資。引進(jìn)司機(jī)的工資更能反應(yīng)實際情況。給出了改進(jìn)的遺傳算法,對客戶采用優(yōu)先權(quán)編碼通過解碼就能巧妙地處理了由哪個配送中心派哪種車型依次為哪幾個客戶服務(wù)

4、問題,通過實例的計算驗證了算法的可行性和有效性。
　　第四章,研究基于分區(qū)的大規(guī)模車輛調(diào)度問題,給出基于配送中心幾何重心的分區(qū)聚類方法巧妙地將多配送中心問題化簡為多個單配送中心問題,大大降低了問題的復(fù)雜度和運算量。再給出基于最小花費模型。對于遺傳算法在編碼解碼的基礎(chǔ)上提出了分段交叉,分段變異的思想很好地保留了父代的基因特點。結(jié)合實例對比分區(qū)和不分區(qū)的運算結(jié)果驗證了基于分區(qū)的遺傳算法的優(yōu)越性。
　　第五章,研究帶時間窗的車輛調(diào)