基于改进遗传算法的物流车辆调度系统开发与研究

最后,开现了车辆路径的分配并在地 图中显示了各车辆的最优路径。
基于改进遗传算法的物流车辆调度系 统开发与研究
目前,随着交通行业和电子商务的快速发展,物流配送行业的发 展趋于信息化,行业竞争愈来愈激烈。随着物质生活水平的提升, 客户对物流配送的及时性有着越来越高的要求。
物流企业面临的最主要问题是如何通过高效的配送方法来降低 货物配送的花销来实现最大化的收益。本文从该问题着手,研究 了用于求解车辆配送路径问题的遗传优化算法,并针对其在求解 此类问题时出现的易陷入局部最优的缺点进行改进。
通过仿真分析,证明了改进后遗传算法的合理性和有效性。在此 基础上,设计并开发了物流车辆调度系统。
Hale Waihona Puke 本文首先阐述了车辆调度问题的定义及分类,着重介绍了面向带 时间窗约束的车辆调度问题及其求解算法。然后,对带时间窗的 车辆路径问题进行研究,对问题相关的约束条件进行了简明的分 析和数学描述,并在此基础上建立了该问题的数学模型。
针对传统遗传算法求解此类问题时易陷入局部最优的缺点,提出 了一种基于改变初始种群创建方式和提高种群多样性的交叉、 变异策略的改进遗传算法。接着,进一步将改进后的遗传算法用 于求解带时间窗的车辆路径问题。
设计了求解这类问题的实现步骤,通过实验仿真与传统遗传算法 和其他文献的改进算法进行比较分析。验证了本文所建模型及 求解算法的合理性和有效性。