基于小生境遗传算法的人工拣货路径优化研究
基于遗传算法的中小型仓储配送车辆路径优化策略
（ １ ． 辽 宁机 电职业技术学 院 ， 辽宁 丹东 １ １ ８ ０ ０ ０ ； ２ ． 北方黄金珠宝学院 ， 辽宁 丹东 １ １ ８ ０ ０ ０ ）
【 摘 要】 通过遗传算法对中小型仓储 配送 车辆 的路径进行优化 ， 期望为中小型仓储选择更为有效的车辆荷载和配送路径 ， 以 此降低 中小型仓储企业的配送成本 ， 提高物流效率。 【 关键词】 遗传算法 ； 中小型仓储 ； 配送车辆 ； 路径选择 ［ 中图分 类号］ ｕ１ １ ６ ． ２ ； Ｆ ２ ５ ２ 【 文献标识码】 Ａ ［ 文章编号］ １ ｏ ０ ５ — １ ５ ２ ｘ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ６ — ０ ２ １ ０ — ０ ２
ｗ ａ ｒ ｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ ｓ ｉ ｎ ａ ｂ ｉ ｄ ｔ ｏ ｌ ｏ ｗｅ ｒ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｓ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｍａ ｌ ｌ －ａ ｎ ｄ －ｍｅ ｄ ｉ ｕ ｍ－ｓ ｉ ｚ ｅ ｄ ｗａ ｒ ｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｐ ｉｓ ｒ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｉ ｒ ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ
此无 法提供较优 的服务质量。
重新定位 ， 对仓储配送 车辆进行优化 调度 ， 通过最大程度地降
低 运输费用 、 运输 时间和运输 路程来实 现降低运输成 本的 目
的。
（ ３ ） 物流成本消耗 过高 ： 随着 中小 型仓储交 易量 、 交易速 度 的提 高 ， 车辆 配送调度也早 已超 出了人工调度所 能达到 的
仓储相 比 ， 中小 型仓储所 对应 的运输 目标 、 配送车辆 、 人员都 较少 ， 配送车辆路径应用的难度较低 ， 但是 如何 快速地进 行车 辆配送路径选择仍然是一个较大 的问题 。中小 型仓 储在 配送 车辆路径选择 上通 常面临 以下问题 ： （ １ ） 配送 计划波动较大 ： 中小 型仓储 物流大多数受限于 自 身规模 ， 无法获取规模性 成本效 益 ， 应对市 场波动 的能 力不
基于遗传算法的物流配送车辆路径优化问题
10.16638/ki.1671-7988.2016.06.002基于遗传算法的物流配送车辆路径优化问题苏楠，鹿静，王栋梁（长安大学汽车学院，陕西西安710064）摘要：在当代社会，物流越来越受到各国的重视，是企业创造利润的又一有效途径。
文章主要研究在物流配送中的一个方面，也就是车辆路径优化问题，主要采用遗传算法进行计算。
依据遗传算法，建立车辆路径优化的数学模型，配送路径的限制条件。
在用遗传算法进行计算时，采用自然数序列进行编码，在选择时采用最优个体保留策略和轮盘赌法，变异时不只是单一的变异，而是两位基因同时变异，最终求得最优解。
我国物流起步较晚，不及一些发达国家，所以有很大的进步空间。
关键词：物流；路径优化；遗传算法中图分类号：U468.8 文献标识码：A 文章编号：1671-7988 (2016)06-04-03Routing optimization problem of logistics distribution vehicle basedon genetic algorithmSu Nan, Lu Jing, Wang Dongliang( College of automotive engineering, Chang'an University, Shaanxi xi’an 710064 )Abstract:In contemporary society, the logistics gets more and more national attention ,it is another effective way for enterprises to create profits.This paper studies one aspect of the logistics and distribution, which is the vehicle routing problem, mainly using genetic algorithms to calculate. The mathematical model of VRP is built on genetic algorithm with distribution route restrictions.When calculated with the genetic algorithm, the natural number sequence is encoded,the best individual retention policies and roulette method is used on piled with not just a single mutation, but simultaneously two gene mutation, and ultimately get the optimal solution.China's logistics start late, less than some developed countries, so there is great potential for improvement.Key words: Logistics; Route optimization; Genetic AlgorithmCLC NO.: U468.8 Document Code: A Article ID: 1671-7988 (2016)06-04-03引言遗传算法是来源于达尔文的进化论，模拟生物的一代代繁衍，进化。
《企业仓储管理优化研究文献综述》
企业仓储管理优化研究文献综述一、国外相关研究目前，国外物流业的发展己经达到了相当高的水平，特别是部分先进国家，如美国、日本和欧洲个别国家，在二战时期后，大量将军需物资储备和配送服务的核心技术和运作经验运用于社会生产中的物资流通领域。
这样给仓储行业的发展注入了许多新兴力量，对于该行业的发展有着重大价值意义。
研究仓储物流系统的目标是要大幅降低仓储物流费用，乃至物流总体成本，提高仓储运输效率，具体到每一运作环节。
Heskett是最早研究仓库货位分配策略的学者之一，他提出了单位订单体积索引原则(Cube-per-order Index，COI)，有效解决了储位分配问题。
Matusiak 等研究了定位存储策略应用于货位分配最优化的方法，提出了改进遗传算法求解仓库货位分配优化问题。
Dian-Sheng等设计了货位分配优化模型，并利用模拟退火算法进行求解。
Xiong 通过研究典型的AS/RS (Automated Storage and Retrieval Systems自动存储和检索系统)模型,对比分析了基于分类的存储策略和随机存储策略的性能，并根据生产计划的变化程度来选择合适的存储策略。
Bin 等研究了基于分类的存储策略将货物进行分类，将每个类别的货物存储在对应分区，并采用模拟退火算法求解货物分类和储位分配的优化问题。
Thonemann等对比研究了应用于随机环境下的基于分类的分配策略和基于营业额的分配策略，两者都能减少存储/检索的时间，增加系统的吞吐能力。
Xiong 等将AS/RS 机架中沿两类电路板的区域分配了一个公共区域，并将特定大小的公共区域策略与其它的诸如随机存储策略和基于分类的存储策略等进行了比较。
Hsieh 提出了面向物料清单（BOM）的基于分类的存储分配方法和基于制造操作需求的存储分配策略，不仅可以提高自动存储/检索系统（AS/RS）的性能，而且可以提高生产系统的性能。
H.Brynzer研究仓储布局的目的是减少拣货时间，Charles. G Petersen在综合研究仓储物流体系的各种仓储思路策略时，也是选择效率最高的仓储策略，即总的作业时间最短为参考标准。
基于遗传算法的生产调度优化方法研究
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Ｗｏｒｄｓ：ｇｅｎｅｔｉｃ
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Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔ｝１Ｉｎ ９００ｄ ｐｏｉｎｔ—ｓｅｔ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ
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独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究］：作及取得的研究 成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己 经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确
华中科技大学 硕士学位论文 基于遗传算法的生产调度优化方法研究 姓名：肖力 申请学位级别：硕士 专业：物理电子学 指导教师：杨坤涛 20060427
华中科技大学硕士学位论文
摘要
遗传算法是一种模拟生物进化过程的随机搜索算法，其自组织、自适应、自学习和 种群进化能力使其适合于大规模复杂优化问题。它将问题的求解表示成“染色体”的适 者生存过程，通过种群的一代代不断进化，包括复制、交叉和变异等操作，最终收敛到 “最适应环境”的个体，从而求得问题的最优解或者满意解。随着计算机技术的发展， 遗传算法越来越受到人们的重视，并在机器学习、模式识别、神经网络、优化控制、组 合优化等领域得到了成功的应用。 生产调度问题几乎在现实环境中，特别是在工业工程领域无所不在。许多制造工业 提出的调度问题从本质上讲非常复杂，难以用传统优化方法求解。因此，调度问题成为 遗传算法领域罩的一个热门话题。原因是该问题表现出约束组合优化问题的所有特征， 并且成为测试新算法思想的范例。 本文第一章介绍了生产调度理论的产生、发展、分类和已有的解决调度问题的方法。 第二章介绍了遗传算法的基本原理，描述了遗传算法的一般流程，并给出了标准遗传算
基于小生境的自适应多目标遗传算法求解流水车间调度问题
基于小生境的自适应多目标遗传算法求解流水车间调度问题摘要：流水车间调度问题属于NP完全问题。
为了更高效地求解多目标流水车间调度这一问题，提出了一种新的混合多目标遗传算法，采用小生境技术、双重精英策略及非劣解局部搜索，并且可根据适应度来自动调节交叉和变异概率。
实验表明，该算法具有更快的收敛速度和优化效果。
关键词：小生境；自适应；遗传算法；流水车间调度0 引言流水车间(Flow Shop)调度属于NP完全问题，它不仅是许多实际流水线生产调度问题的简化模型，而且在流程作业与离散制造业中有着广泛的应用，所以流水车间调度问题的研究具有比较重要的理论意义和实用价值。
随着多目标遗传算法的兴起，并成功应用于多目标优化的领域，为解决流水车间调度问题提供了一个新的途径。
近年来的研究结果表明，遗传算法对求解这一类问题具有比较好的效果。
本文提出了一种自适应混合多目标遗传算法(MOHGA)。
根据个体适应度自动调节交叉概率与变异概率，并运用小生境技术、双重精策略进一步提高收敛速度，以较快的速度搜索到最优解，达到更好的优化效果。
1 流水车间调度问题及数学模型设有n个机器和m个工作，每个工作有k个操作，每个工作的操作都是按顺序执行的，必须执行完前一个操作才可以执行下一个操作。
每个工作的所有操作按相同的顺序依次经过n个机器，其中，n个机器的顺序是固定的。
用O ij表示第i个工作的第j个操作，SZ ij表示第i个工作的第j个操作的整个执行时间。
第i个工作第j个操作的准备时间为TR ij，开始的时间为TS ij，预期花费的时间为TE ij。
每个机器一次只执行一个操作，一个操作一旦开始就必须执行完才能执行下一个。
工作中操作执行的顺序取决于目标函数。
对所有的工作进行排序，其顺序为P={p(1),p(2),…,p(m)}。
在这个问题中设置三个目标函数，第一个是所有的工作的完成时间，第二个是工作的平均处理时间，第三个是平均延迟时间。
对它们进行优化以便获得最优时间，因此，需要得到这三个目标函数进行最小化的值，如下：f1=TS np(m)+SZ np(m)f2=1m∑mi=1(TS ni+SZ ni－TR i)f3=1m∑mi=1(max{0,TS i+SZ i－TE i})然后，取得min(f1,f2,f3)的最优解或近似最优解。
基于遗传算法的物流配送路径优化问题的研究
基于遗传算法的物流配送路径优化问题的研究【基于遗传算法的物流配送路径优化问题的研究】一、引言物流配送路径优化一直是物流行业中的一个重要课题。
如何最大程度地降低物流成本，提高配送效率，一直是企业和学术界关注的焦点。
遗传算法作为一种启发式算法，已经被广泛应用于解决物流配送路径优化问题。
本文将从遗传算法的基本原理入手，探讨其在物流配送路径优化中的应用及研究现状，并结合个人观点对该问题进行深入分析。
二、遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，其基本原理是通过模拟生物进化的过程，利用遗传操作和自然选择来搜索最优解。
遗传算法的主要操作包括种群初始化、选择、交叉、变异和适应度评价。
在种群初始化阶段，一组个体被随机生成，每个个体都表示问题的一个可能解。
根据个体的适应度对其进行选择，适应度越高的个体被选中的概率越大。
接下来进行交叉操作，通过模拟生物的基因交换，生成新的个体。
随后进行变异操作，以增加种群的多样性。
最后对新生成的个体进行适应度评价，选择出适应度最高的个体，作为下一代种群的父代。
这样不断地进行迭代，直到达到终止条件为止。
三、遗传算法在物流配送路径优化中的应用物流配送路径优化问题是一个典型的组合优化问题，通常包括了多个配送点、不同的货物需求、配送车辆的容量和行驶时间等多个约束条件。
传统的优化方法往往难以处理这样复杂的问题，而遗传算法作为一种全局搜索方法，具有较强的适用性。
遗传算法被广泛应用于解决物流配送路径优化问题。
在应用遗传算法进行物流配送路径优化时，首先需要将问题抽象成一个特定的数学模型，然后将其转化为遗传算法可以处理的优化问题。
一般来说，可以将各个配送点视为个体的染色体，通过交叉和变异操作来生成新的配送路径。
需要设计合适的适应度函数来评价每个个体的优劣，以指导遗传算法的搜索方向。
在研究中，学者们从不同角度对物流配送路径优化问题进行了探讨。
有些研究关注于如何合理地安排配送车辆的行驶路径，以减少行驶距离和时间成本。
基于小生境Pareto遗传算法(NPGA)的优化理论的研究及实现【精品毕业设计】(完整版)
基于小生境Pareto遗传算法(NPGA)的优化理论的研究及实现摘要近30年来，人们从不同的角度对生物系统及其行为特征进行了模拟，产生了一些对现代科技有重大影响的新兴学科。
对自然界中生物进化模拟就产生了进化算法（Evolutionary Computation，EC）理论。
作为进化计算理论体系的中心—遗传算法，其理论和方法不断地完善具有普遍的意义。
遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。
遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性。
适用于多领域的目标优化。
在工程实际当中存在着大量的优化问题, 传统的优化方法存在着明显的缺陷. 本文介绍遗传算法优化理论和具体实现及一种基于小生境Pareto最优概念的遗传算法来求解多目标优化问题. 许多最优化问题具有多重目标。
通常的做法是根据某些效用函数将多目标合成单一目标来继续优化，通过多个目标线性组合的加权总和，或变成约束目标。
遗传算法（GA），通过引用Pareto最优化理论来解决多目标的优化问题，应用小生境技术沿Pareto前沿求Pareto最优解集。
这种方法（NPGA）能够给出多目标优化问题的Pareto解集, 而不是单纯的一个解, 从而可以帮助决策者在Pareto解集中挑选适合设计要求的解作为最终解.并进行了一个SGA和NPGA的简单实例操作。
关键词：Pareto最优；遗传算法；多目标优化；NPGAAbstract:Key words：1.选题背景1.1.1 课题来源当前科学技术正进入多学科互相交叉、互相渗透、互相影响的时代，生命科学与工程科学的交叉、渗透和相互促进是其中一个典型例子，也是近代科学技术发展的一个显著特点。
遗传算法的蓬勃发展正体现了科学发展的这一特点和趋势。
制造机器智能一直是人类的梦想，人们为此付出了巨大的努力。
人工智能技术的出现，就是人们得到的成果。
基于遗传算法的拣货路径优化方法
link appraisement1.北京工商大学计算机与信息工程学院；2.工程实验室；3.食品安全大数据技术北京市重点实验室于浩洋（1993－）男，汉族，山东省烟台市人，硕士研究生，主要研究领域为智慧物流、人工智能。
基金：国家重点研发计划（2016YFD0401205）：食品品质质量智能化追溯技术图1 拣选作业时间构成}10{,a i j ∈ （2） （3）K q m ≤<0 （4）4,3,2,1=……在本模型中，式子（1）是目标函数，表示本批次订单中所有待拣选货品拣选完成后的总路程，优化目标是使工人通过改变货物拣选顺序，使得总路程最短。
式子（2）是决；则在这种情况下：若两者相等则随机取其一；；（d）若q≠；综上，两货格间距离合计为图2 仓库布局平面图图3 行走策略图示1－10]、[2－2－2－5]订单4：[2－4－1－10]、[1－7－1－8]、[1－5－2－7]订单5：[1－8－2－4]、[2－5－2－3]、[1－5－1－2]、[1－10－1－4]、[2－10－2－4]若用穿越策略进行拣选，则拣选路径如图4所示，总路程为248m；若用改进的穿越策略，则拣选路径如图5所示，总路程为208m；若用遗传算法进行拣选路径优化，则拣选双区型仓库，详细设计了遗传算法的染色体编码、适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子以及进化终止的条件，对建立的模型进行了求解。
最后，通过若干次仿真实验，证明了本文建模和遗传算法的有效性。
创新点：采用遗传算法优化了电子商务配送中心的拣货路径问题：遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
目前大多数电子商务公司仍采用人工拣选货物的方式，人力成本高，在双11、618等大促期间面临订单积压、甚至爆仓风图6 遗传算法优化后拣选路径图图4 穿越策略路径图图5 改进穿越策略路径图图8 各次实验行走路程对比图7 各次实验行走路程对比。
基于改进遗传算法的物流路径优化方法
［文 献 标 识 码 】Ａ
［文 章 编 号］１ｏｏ５—１５２Ｘ（２０１８）０１—００７８—０４
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ Ｒ ｏｕｔｉｎｇ Ｏｐｔｉｍ ｉｚａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ Ｏｉｌ Ｉｍ ｐｒｏｖｅｄ Ｇ ｅｎｅｔｉｃ Ａ ｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ｚｈａｎｇ Ｑｉｆｅｉ，Ｌｉｎ Ｊｉａｎ，Ｗａｎｇ Ｚｈａｏｒｕｉ，Ｇｕａｎ Ｊｉｎｇｐｉｎｇ （ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＆ＮｅｔｗｏｒｋｅｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＬａｂｏｒａｔｏｌｙ，ＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉａｎｇｔａｎ４１１２０１，Ｃｈｉｎａ）
条 件 的最优解 Ｉ ｉ。 车辆 路 径 优 化 是 物 流 配 载 的 中心 环 节 ，其 本 质
目前 ，针 对 物 流 配送 中心 环 节 路 径 问题 求 解 主 是 旅 行 商 问 题 （ＴＳＰ—Ｔｒａｖｅｌｌｉｎｇ ｓａｌｅｓｍａｎ ｐｒｏｂｌｅｍ） ｌＩ：
要 采 用 优 化 方 法 ，构 造法 是 率 先 被 提 出用 来 求 解 物 给定一系列城市和每对城市之 间的距离 ，求 解访问
利用 爬山算法对求 得 的路径 较优解做进 一步 的优 化改进 。利用 Ａ物 流公 司 的客 户订 单数据模拟仿 真实验 ，结果
证实改进后 的遗传 算法 比传统遗传算法在里程方面节约 １０％。
【关键词】遗传算 法 ；路径优化 ；爬山算法 ；动态交叉策略 ；动态变异 策略
［中 图 分 类 号 ］Ｆ２２４．０；Ｆ２５２
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ａｖｏｉｄ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｐｒｅｍａｔｕｒｅ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ （ＧＡ）ｉｎ ｓｏｌｖｉｎｇ ｔｈｅ ｄｉｓｔｒｉｂｌｉｌｉｏｎ
毕业论文-基于蚁群算法的仓库拣货路径优化研究(可编辑)
毕业论文-基于蚁群算法的仓库拣货路径优化研究（可编辑）毕业论文-基于蚁群算法的仓库拣货路径优化研究合肥工业大学硕士学位论文基于蚁群算法的仓库拣货路径优化研究姓名:雷娟娟申请学位级别:硕士专业:企业管理及其信息化指导教师:李兴国20100401基于蚁群算法的仓库拣货路径优化研究摘要越来越多的企业构建自己的仓库和配送体系,以期降低物流成本,保持自己的竞争力。
物流作为“第三利润源泉越来越受重视。
现代仓库是物流不可或缺的一部分,拣货作业是仓库的核心作业环节,拣货成本占到整个仓库物流成本的%,其效率的高低直接影响到整个仓库的效率,而提高拣货作业效率, 缩短拣货路径长度至关重要。
本文选择双区型仓库为研究对象,应用蚁群算法对拣货路径加以优化。
本文首先分析了仓库拣货路径的研究现状和存在的问题,综述了物流拣货路径的相关问题,包括拣货作业流程、仓库中典型的双区型仓库和影响拣货的因素等。
其次根据双区型仓库中拣货路径问题的特点,将该问题分成不考虑拣货车辆容积和考虑拣货车容积两种情况,针对不考虑拣货车容积的情况,采用蚁群算法优化求解其拣货路径问题,并将该算法的结果与形启发式算法进行比较,验证了该方法的有效性。
最后针对考虑拣货车容积的情况,应用蚁群算法对拣货路径问题进行建模求解,并在 .平台上上实现了该算法,与遗传算法的优化结果进行比较发现当拣货数量较多时,该算法具有明显优势。
关键词:蚁群算法;双区型仓库;拣货路径..” .”,。
.%.,.. ,,.. ,, ?’.,.’,. ’’, .,. ,.,: ;;插图清单图.本文所采用的技术路线. 图.仓库的基本流程图图?双区型仓库平面图?.. 图. 形启发式策略图拣货返回策略?图.拣货返回策略图.基本蚁群算法的流程图? 图. 型启发算法拣货流程图图.蚁群算法的流程图表格清单表.影响仓库拣货效率的因素? 表.拣货路径问题求解方法汇总?,, 表.传统矩阵仓库路径优化总结表? 表单元荷载仓库路径优化总结表表? 系统仓库路径优化总结表表.旋转货架仓库优化总结表. 表?信息素贱留率对算法性能的影响?.表.蚂蚁数量对算法性能的影响?一表.口,‖对算法性能的影响?..表蚁群算法与型启发算法、传统拣货运行结果的比较.表.蚁群拣货路径分别与两种算法优化后路径的比较表.运行结果分析..表.蚁群算法与遗传算法比较分析.独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
基于遗传算法的快递配送路径优化问题研究
基于遗传算法的快递配送路径优化问题研究作者：杨粟涵于蕾来源：《现代信息科技》2020年第09期摘要：以数字型基础设施为代表的“新基建”目前处在起步阶段，面对经济下行的压力，夯实物流产业基础，可合理规划配送路线來提高物流配送效率。
以合肥市某知名快递企业配送路径优化问题为研究对象，分析该企业配送问题，建立以配送网络成本最小为优化目标的数学模型，采用基本遗传算法的流程为模型设计算法，仿真运行得出结论。
关键词：配送路径;遗传算法;优化模型中图分类号：TP18;F252 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）09-0099-03Research on Optimization of Express Delivery Route Based on Genetic AlgorithmYANG Suhan，YU Lei（Hefei Technology College，Hefei 230011，China）Abstract：“New infrastructure” represented by digital infrastructure currently in its infancy. In face of economic downward pressure，laying solid foundation of logistics industry，a reasonable planning route can be distributed to improve the efficiency of logistics distribution. A famous express enterprises in Hefei distribution route optimization problem as the research object，analyzing the enterprise distribution problems，establishing a distribution network，and the mathematical model of objective function is minimum cost，using the basic process of genetic algorithm for the model to design algorithm，and simulation in order to draw the conclusion.Keywords：delivery route;genetic algorithm;optimal model0 引言电商产业的蓬勃兴盛及O2O商业模式的不断成熟，促进了物流行业的飞速发展，物流业的发展程度已然成为衡量我国现代化程度的重要指标之一。
基于小生境遗传算法的移动机器人路径优化.
基于小生境遗传算法的移动机器人路径优化基于小生境遗传算法的移动机器人路径优化类别：传感与控制0 引言移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域，也是人工智能与机器人学的一个结合点。
不论是哪种类别的移动机器人，都要求根据某一准则(如行走路线总长度最短，能量消耗最少等)，在工作空间中沿一条最优(或次优)的路径行走。
路径规划的典型方法有图搜索法、栅格法、人工势场法等，这些算法都有一定局限性，易陷入局部最优解，而遗传算法在解决非线性问题上具有良好的适用性，已成为路径规划中使用较多的一种方法。
但是标准的遗传算法本身也存在着早熟，易陷入局部最优解等缺陷，不能保证对路径规划上计算效率和可靠性的要求。
为了提高路径规划的求解质量和求解效率，提出一种基于预选择机制小生境技术的改进遗传算法，并将其应用于移动机器人的路径规划，采用化复杂的二维坐标为一维坐标的编码方式，有效降低了遗传算法的搜索空间；根据移动机器人的行走特点，设计了自适应交叉算子、自适应变异算子、插入算子、删除算子、扰动算子和倒位算子。
通过计算机仿真证明了改进后的遗传算法明显提高了搜索效率和收敛速度，并能保证收敛到全局最优解，克服了标准遗传算法的缺点，为机器人快速寻求一条无碰的最优路径。
1 基于遗传算法的机器人路径规划算法的改进与应用本文的移动机器人路径规划，目标是在一幅已知障碍物分布的二维地图上寻找一条最优路径，使其到达目标点的距离最短，同时尽可能地使其与障碍物的距离最大化。
为了简化讨论，将移动机器考虑为一个质点，而障碍物的边界向外扩张，这是移动机器人的最大安全距离。
1.1 基于预选择机制技术的小生境遗传算法机理由于简单遗传算法是一种随机的方法，旨在对多个不同的个体进行隐并行寻优，其运行过程和实现方法在本质上仍是串行的，这样的进化运算过程相对缓慢；同时，基本遗传算法常在各个个体未达到最优解之前就收敛于一个局部最优点，从而导致染色体趋于一致，即产生“早熟”现象。
基于遗传算法的物流配送路径优化研究
用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题的研究郎茂祥（交通大学交通运输学院， 100044）摘要：论文建立了物流配送车辆调度问题的数学模型，并针对传统遗传算法对复杂问题搜索效率低，易陷入“早熟收敛”的缺点，构建了求解物流配送车辆调度问题的单亲遗传算法，并进行了实验计算。
计算结果表明，用单亲遗传算法求解物流配送车辆调度问题，可以取得比传统遗传算法更优的结果。
关键词：物流配送；车辆调度问题；单亲遗传算法；遗传算法Study on the Partheno-Genetic Algorithm for Physical Distribution VehicleScheduling ProblemLANG Mao-xiang，HU Si-ji（School of Traffic and Transportation，Northern Jiaotong University，Beijing 100044，China）Abstract：This paper established the model of physical distribution vehicle scheduling problem. On the basis of analyzing the shortings of traditional genetic algorithm in low searching efficiency and “Immature Convergence”, this paper established a partheno-genetic algorithm for solving physical distribution vehicle scheduling problem and made some experimental putations. The putational results had demonstrated that the partheno-genetic algorithm had higher optimizing efficiency and quality than traditional genetic algorithm in solving physical distribution vehicle scheduling problem.Keywords：physical distribution; vehicle scheduling problem; pertheno-genetic algorithm; genetic algorithm1 引言随着市场经济的发展和物流专业化水平的提高，物流配送业得到了迅速发展。
基于遗传算法的分拣机器人最优路径规划
基于遗传算法的分拣机器人最优路径规划文生平;陈端平【摘要】针对复杂的多约束条件下的机械手抓取几何体问题,通过分析将实际问题转换成旅行商问题求解.阐述了旅行商问题、遗传算法及其算法实现的过程,在充分考虑遗传算法和约束条件特点的情况下,提出将多约束条件变成约束矩阵的新方法,从而将多约束条件的路径规划问题转化成常规旅行商问题,有效简化了问题的复杂程度,充分利用遗传算法的搜索能力规划出最优抓取路径.软件仿真及实验结果表明,该算法能够取得比较理想的效果.【期刊名称】《自动化与仪表》【年(卷),期】2015(030)011【总页数】4页(P6-8,30)【关键词】路径规划;旅行商问题;遗传算法;约束矩阵【作者】文生平;陈端平【作者单位】华南理工大学聚合物新型成型装备国家工程研究中心聚合物成型加工工程教育部重点实验室,广州510640;华南理工大学聚合物新型成型装备国家工程研究中心聚合物成型加工工程教育部重点实验室,广州510640【正文语种】中文【中图分类】TP24近年来，工业机器人技术发展迅速，广泛应用于工业生产的各个方面，具有较大的发展空间[1-2]。
机器人抓取技术是指工业生产中实现不同物体的分拣，并且将其快速准确地放在指定位置。
如果让工人长时间从事重复的分拣工作易产生疲劳且效率不高。
因此，采用机器人完成分拣工作不仅可以提高工作效率和准确性，更能节省人力资源成本，增加工厂的效益。
机器人分拣物体的路径优化问题是生产中常见的实际难题，如果路径设计不合理，将会增加系统的运行时间。
分拣顺序优化是一个组合优化问题，而组合优化问题是一个复杂的问题，得到了广泛的研究[3-7]，但对并联机器人路径优化的研究还比较少。
本文运用遗传算法对多约束条件的并联机器人分拣顺序进行了仿真研究并在贝加莱公司最新的Tripod机器人上进行实验，验证了该方法的有效性。
1 问题描述Tripod机器人是贝加莱工业自动化有限公司和奥地利HTL Wels大学共同设计的四轴并行机器人，具有3个机械手臂。
基于粒子群与遗传算法的排序区拣选优化研究
《基于粒子群与遗传算法的排序区拣选优化研究》摘要：文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2020）19-0249-05， Adaptation in Natural and Artificial Systems [M].Massachusetts： MIT Press， 1975.， S， PANIGRAHI B K. A hybridization of an improved partivle swarm optimization and gravitational search algorithm for multi-robot path planning[J]. Swarm and Evolutionary Computation. 2016，28： 11-28.张岩摘要：影响物流时效的核心环节是拣选作业，其对物流成本及竞争力都有着非常重要的影响作用。
目前，我国多数的物流企业均是人工分拣。
但是随着分拣量的增加、分送点的增多，配货响应时间的缩短和服务质量的提高，单凭人工分拣必将无法满足大规模拣货的要求。
针对车间内既需要排序同时又需要拣选的操作来说，存在着人员行走距离较长，路线交叉，拣错零件的风险高等问题。
分析后对此问题提出了利用使用灯光拣选与多层货架结合的方式替代现有的拣选方式，构建数学模型，并通过遗传和粒子群的混合算法对其进行求解，进而对拣选的路径进行优化，最终设计出成本最低的拣选方案。
Abstract： As the core link that affects the effectiveness of logistics， picking operation， which has a very important impact on logistics cost and competitiveness. At present， most of the logistics enterprises in China are manual sorting. However，with the increase of sorting volume， distribution points， distribution response time and service quality， manual sorting alone will not meet the requirements of large-scale picking. For the operation of sorting and picking in the workshop， there are many problems， such as long walking distance， cross route and high risk of picking wrong parts. After analysis， this paper proposes to use the combination of light picking and multi-layer shelf to replace the existing way of picking， build a mathematical model， and solve it through the hybrid algorithm of genetic andparticle swarm optimization， then optimize the path of picking， and finally design the lowest cost picking scheme.關键词：排序区;灯光拣选;遗传算法;粒子群算法;拣选路径Key words： sorting area;PTL;GA;PSO;Picking Path中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2020）19-0249-050 引言作为影响物流时效的核心环节，拣选作业对物流成本和竞争力有着至关重要的影响作用[1]。
基于人工鱼群算法的拣选作业优化问题
基于人工鱼群算法的拣选作业优化问题王娴;杜亚江;栾睿【摘要】为了提高自动化仓库固定货架拣选作业的工作效率,引入较为简单、高效的人工鱼群算法来优化拣选路径.根据所建立的拣选路径优化问题的数学模型进行程序设计,并在Matlab环境下进行仿真实验,通过结果有效证明该算法是提高拣选效率的有效方法.%In order to improve the work efficiency of the automated warehouse order-picking task,the artificial fish-school swarm algorithm which is more simple and efficient is introduced to optimize the picking sequence. Depend on the established mathematical model of order-picking routing optimization problem, the program is designed and the simulation experiment is carried out in matlab. The result shows that this algorithm is effective to improve the efficiency of picking task.【期刊名称】《兰州交通大学学报》【年(卷),期】2012(031)001【总页数】4页(P123-126)【关键词】自动化仓库;人工鱼群算法;拣选路径优化【作者】王娴;杜亚江;栾睿【作者单位】兰州交通大学机电技术研究所,甘肃兰州730070;兰州交通大学机电技术研究所,甘肃兰州730070;兰州交通大学机电工程学院,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】TP18自动化立体仓库也称高层货架仓库或自动仓储AS/RS（Automatic Storage ＆Retrieval System），它是生产物流的重要组成部分之一，负担物资的接受、分类、计量、包装、分拣配送和存档等多种功能，其中拣选功能在物流配送中心占有十分关键的地位.实践中的物流成本约占商品最终售价的30%，其中包括配送、搬运和存储等成本，一般拣选成本约是其他堆叠、装卸和运输等成本总和的9倍，占物流成本的绝大部分.因此合理规划拣选作业对提高仓储中心运作效率从而降低成本有着决定性的影响，而提高拣选作业效率的关键就是在一定条件下优化拣选路径. 固定货架的拣选作业效率是影响自动化立体仓库吞吐率的重要因素[1－2]，本文以单巷道固定货架系统的拣选路径为研究对象，通过运用基于人工鱼群智能优化算法，利用其较好的全局寻优能力和较快的寻优速度在一定条件下合理确定拣选路径，结果表明此算法显著地提高仓库的整体运行效益.1 数学模型的建立1.1 固定货架堆垛机拣选路径优化问题某自动化立体仓库的固定货架共13排立体货架，每排货架分为10层72列共720个货位[3].相邻的两排货架之间有一条巷道，每条巷道只有一台堆垛机运行进行货物的存取.每次拣选作业中堆垛机携带空货箱从巷道口出发依次经过多个货位同时对货物进行存取，然后回到入口处将货箱转送至出货台完成一次拣选.运行参数设定如下：1）以拣选方式存取货物时，操作者对任何货物的存取速度是恒定的，并且不会因存取顺序的改变而变化；2）堆垛机存取货物时在水平方向上和垂直方向上都是恒高速运行的，启动和制动过程忽略不计.堆垛机水平运行速度Vx与垂直运行速度Vy的关系为Vx＝3Vy，并且堆垛机运行时在水平方向和垂直方向可以同时运动.3）如图1所示，图形结点为在单巷道内堆垛机需要存取的货位点，以坐标（x，y）标志，其中将货位点（0，0）同时视为巷道口，并将其作为整个拣选作业的附加货位点.单个货格宽度为b，高度为h.图1 单巷道固定货架结构示意图Fig.1 The structure of single aisle fixed storage rack自动化仓库拣选作业路径问题优化算法可描述为：在每次作业拣选货物总量不超过周转货箱装箱能力的前提下，如何安排货物的拣选顺序，以减少堆垛机运行时间，同时减少堆垛机作业次数（提高货物装箱率，提高输送系统效率），减少堆垛机垂直和水平方向走过的总路程.1.2 数学模型的建立由以上模型参数可知堆垛机由货位点i运行到货位点j所花费的时间代价为其中：（X i，Y i）、（X j，Y j）为货位i，j的坐标；V x，V y为堆垛机的水平和垂直速度.构造数学模型如下：其中：T是货位间运行所需的时间矩阵，如T 12表示第一个点到第二个点的拣选时间；X是所进行拣选路径形成的01矩阵.｜X｜≠0表示矩阵满秩，即所有货位都可以被访问.01矩阵中，1表示拣选路径通过两货位点，0则表示未通过.满足保证一次仅通过同一货位点，n为待拣选货位总数.2 人工鱼群算法人工鱼群算法 AFSA（Artificial Fish－swarm Algorithm）是李晓磊[4]等人在2002年提出的一种优化算法.由于鱼在水域中常常能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方.就是根据这一特点，该算法通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为实现寻优，这是一种将鱼群觅食和生存方式引入优化参数形成的动物行为自治体寻优模式，其算法简单，可并行处理，能得到全局最优解.2.1 人工鱼群算法的特点人工鱼群算法是一种新提出的新型仿生优化算法.它采用自下而上的设计方法，对寻优空间的形式和性质没有特殊要求.算法具有良好自适应能力，克服局部极值、取得全局最优值的能力和较快的收敛速度，可用于许多优化模型的求解.人工鱼群算法为求解优化问题提供一种新思路，新方法，具有以下特点：1）多个人工鱼并行的进行搜索，可通过大规模并行计算来提高计算速度；2）算法中仅使用了目标问题的函数值，而不需要其他推导，从而对问题的依赖性较小；3）算法的寻优规则是由概率决定的，而非盲目地穷举或完全随机搜索，总体是在步步向最优搜索，有很强的跳出局部极值的能力；4）随着工作状况或其他因素的变更造成的极值点的漂移，本算法具有快速跟踪变化的能力.2.2 鱼群的行为描述1）觅食行为：在其视野中探索一个状态，如果该状态优于目前状态，则向该方向前进一步；否则，随机移动一步；2）追尾行为：在其视野中搜寻伙伴，并找出它们中状态最优的一个，如果它的状态优于自身状态，则向其方向前进一步；3）聚群行为：在其视野中搜寻伙伴，并找出它们的中心位置，如果其状态优于自身状态，则向其中心位置前进一步；4）行为评价：对以上3种行为进行评价，选择一种行为方式；5）公告板：公告板记录历史最优的状态.检查公告板，如果自身状态优于公告板状态，则将其改写为自身状态.聚群行为能够很好地跳出局部极值，并尽可能地搜索到其他的极值，最终搜索到全局极值.追尾行为有助于快速的向某个极值方向前进，加快寻优的速度，并防止人工鱼在局部振荡而停滞不前.算法在对以上行为进行评价后，自动选择合适的行为，从而形成了一种高效快速的寻优策略.3 算法的实现由于固定货架的单次拣选作业可归结为TSP问题，是典型的NP－hard问题 [5].而且在参数设定上，人工鱼群算法中参数对算法性能的影响不敏感，合理选择人工鱼的数目可以提高算法的效率.通过人工鱼群算法解决旅行商问题，证明人工鱼群算法在收敛时间上是占很大优势，收敛精度也得到保证.人工鱼群算法优化拣选路径的具体实现步骤如下：1）参数初始化.设定人工鱼Fishnum的数目，迭代次数 Max－gen、拥挤度因子Deta、人工鱼的感知距离Visual和觅食最大试探次数Trynum；2）生成初始鱼群.设置在初始公告板的最优解为较大数值并设定公告板最大迭代次数等于Maxgen；3）公告板赋初值.计算鱼群的食物浓度并放到公告板上，根据计算出的浓度值计算路径长度，将浓度值作为评价指标经过数值比较后将较小者以及相关参数赋记录在公告板上；4）行为选择.根据一定判定准则对每条鱼进行优化操作：包括追尾、聚群以及觅食行为，找出浓度最大的数值及人工鱼所在位置，进行鱼群算法基本操作，计算新人工鱼的食物浓度，继续3）操作，直到找到全局最优解跳出循环.4 算例分析为了验证算法的可行性，拣选系统参数设定见2.1节，算法参数统一取为Visual＝6，Deta＝0.8，Trynum＝10；使用以上参数分别对待拣选货物数N＝10个、N＝30个的拣选作业用 Matlab环境下进行仿真实验，结果及结论如下.1）N＝1010货位拣选单中待拣选货位点坐标如下：｛（0，0）（39，4）（45，2）（22，3）（23，6）（39，3）（24，l）（53，7）（48，8）（69，9）｝.按该初始货位点进行了100次仿真，每次迭代100代，结果全部收敛至全局最优解.下面以3次仿真结果为例进行说明，图2是优化后得到的拣选路径对应的拣选时间代价.图2 N＝10拣选路径最优解Fig.2 The optimized solution of picking route when N is10在100次运算结果中，优化后的拣选路径如图2a、b、c所示路径，其拣选代价均为48.33 s.由于优化目标是时间最小，并且限制条件相同，所以即使拣选路径不同，但其都属于最优路径.2）N＝3030货位拣选单待拣货位点坐标如下：｛（0，0）（67，2）（16，0）（43，7）（35，4）（63，8）（54，4）（32，4）（l，8）（58，5）（32，2）（44，6）（56，8）（65，0）（52，6）（13，3）（29，7）（66，5）（65，6）（29，4）（63，3）（4，2）（25，2）（58，6）（l，3）（10，5）（14，l）（14，6）（43，3）（19，8）｝.按该初始货位点进行了100次仿真，每次迭代600代.优化后，最优解出现的概率为，平均值为70.017 s.图3a、b所示是两条拣选时间代价68.67 s的最优解，图3c、d所示是两条拣选时间代价分别为69.00 s、69.33 s的近似最优的拣选路径.图3 N＝30拣选路径及拣选代价Fig.3 Picking route and picking time when N is 30表1 不同算法性能比较表Tab.1 The comparative statement of differentalgorithm performance货位规模混合遗传算法人工鱼群算法最优拣选代价（s）平均拣选代价（s）拣选代价标准差最优拣选代价（s）平均拣选代价（s）拣选代价标准差10货位68.67 70.21 1.26 68.67 70.02 0.80 48.30 48.30 0 48.3048.30 0 30货位表1中混合遗传算法的数据引用自文献文中[6].由表中数据可看出人工鱼群算法不仅可以找到最优解，而且在仿真次数相同的情况下，其解的平均值更趋于最优解，这表明该算法在寻优过程中能够快速跳出局部极值，尽可能的搜索其他极值直至最终找到全局最优.由此说明人工鱼群算法在优化拣选路径问题上是一种高效快速的优化算法.5 结束语仿真结果表明，人工鱼群算法在优化固定货架拣选路径优化问题上是有效可行的，其生成的方案可较为明显地降低堆垛机工作时间，提高其工作效率，与一些传统算法相比也具有明显优势，对于固定货架拣选作业路径优化提供了更有效的工具.【相关文献】[1] Jeroen P，Van D B.Analytic expressions for the optimal dwell point in an automated storage/retrieval system[J].Int.Production Economics，2002，76（1）：13－25.[2] Hu Yahong，Huang Shellying，Chen Chuanyu，et al.Travel time analysis of a new automated storage and retrieval system[J].Computers ＆ Operations Research，2005，32（6）：1514－1544.[3] 田国会，张攀.一类仓库作业优化问题的混合遗传算法研究[J].系统仿真学报，2004，16（6）：1198－1201.[4] 李晓磊，邵之江，钱积新.一种基于动物自治体的寻优模式：鱼群算法[J].系统工程理论与实践，2002，22（11）：32－38.[5] 李梅娟，陈雪波，刘臣奇.基于改进蚁群算法拣选作业优化问题的求解[J].计算机工程，2009，35（3）：219－221.[6] 田国会，张攀.基于混合遗传算法的固定货架拣选优化问题研究[J].机械工程学报，2004，40（2）：141－144.。