基于改进遗传算法的物料配送多AGV调度优化

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基于改进的遗传算法的物流配送路径优化研究

基于改进的遗传算法的物流配送路径优化研究物流配送是现代企业运营中不可或缺的重要环节。

合理规划和优化物流配送路径，能够提升物流效率，减少运输成本，提高客户满意度。

本文将介绍一种基于改进的遗传算法的物流配送路径优化方法，旨在解决物流配送路径规划中存在的问题，提高运输效率和降低成本。

一、问题描述物流配送路径优化问题，即给定一组商品的发货地点和客户收货地点，如何规划配送路径，使得总运输成本最小。

该问题属于典型的旅行商问题（TSP），是一个NP难问题。

二、遗传算法简介遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，具有并行性、全局优化、适应性搜索等特点，已被广泛应用于求解各种组合优化问题。

遗传算法模拟了自然界中的遗传和进化过程，通过模拟种群的选择、交叉和变异操作，搜索到问题的最优解。

三、改进的遗传算法为了解决物流配送路径优化问题，我们对传统的遗传算法进行改进，引入以下三个方面的优化措施：1. 个体表示与编码首先，将每个配送路径表示为一个染色体，染色体由一系列城市节点组成。

通过设计合理的编码方式，将染色体转化为遗传算法能够处理的二进制编码，从而实现对配送路径的优化。

2. 适应度函数为了评估每个个体的适应度，我们引入了一个适应度函数。

该函数考虑了多个因素，包括路径长度、订单交付时间窗口等。

通过综合考虑这些因素，能够更准确地评估每个配送路径的优劣程度。

3. 操作算子针对遗传算法中的选择、交叉和变异操作，我们通过改进算子的设计，提高了算法的搜索效率和收敛速度。

具体包括：- 选择：采用轮盘赌选择策略，根据个体适应度值，进行比例选择，使适应度高的个体有更大的概率被选择。

- 交叉：使用部分映射交叉策略，通过随机选取两个染色体，交换染色体中的部分基因，生成新的个体。

- 变异：采用位操作的方式，对染色体的基因进行随机突变，引入新的变异个体。

四、实验与结果分析为验证该改进算法的有效性，我们进行了一系列实验，并与传统的遗传算法进行了对比。

基于改进遗传算法的多目标调度研究

基于改进遗传算法的多目标调度研究随着信息技术和自动化技术的发展，现代工业制造和运输业越来越依赖于计算机编程和自动控制系统。

在这些系统中，生产和运输任务调度是一个非常关键的问题。

多目标调度是指在一定的有限资源和约束条件下，通过有效的调度算法来实现最大利益和最小成本的多个目标。

改进遗传算法是一个用于解决这种问题的有效方法，下面我们将会详细探讨。

1. 多目标调度的问题在工业制造流程和物流运输领域中，多个任务需要使用有限的资源来完成，并且这些任务对时间的敏感性也不同，例如交货期限，因此如何高效地分配这些任务变得非常重要。

传统的单目标调度算法不能在处理这种问题中发挥作用，因为它们通常只考虑一种标准，如最小工时或最短时间窗口。

多目标调度算法的目标是将资源优化分配，以最大程度地减少生产和运输成本以及最大限度地减少交货期限的滞后。

当我们解决多目标调度问题时，我们需要解决以下两个基本问题：如何度量调度质量和如何找到最佳调度解。

2. 改进遗传算法的基本原理改进遗传算法可以用于处理工业制造和物流运输中的多目标调度问题。

遗传算法基于自然选择和遗传进化理论，使用特定的编码，操作和选择过程来生成可能的解决方案，让其通过进化过程选择优化值更高的解决方案。

对于多目标问题，遗传算法可以同时考虑多个目标，以避免传统单目标优化过程中存在的局限性。

虽然改进遗传算法的具体实现可能因应用而异，但一般来说，基本过程如下：（1）通过几个随机生成的搜索点初始化初始种群（2）选择种群中较优的个体并进行相应的基因操作 (如交叉，突变)（3）使用适应度函数评估每个新生成的种群人口，并进行选择（4）根据适应度函数的最终答案、基因交叉和突变操作等过程来生成新的种群（5）不断循环第（2）步到第(4)步，直到达到最大代数或某个终止条件。

通过这种方式，达到适用于多目标调度中的优化效果。

3. 改进遗传算法的应用实例目前，改进遗传算法已在生产流程和物流运输领域中产生广泛的应用和研究。

基于遗传算法的多目标优化调度问题研究与应用

基于遗传算法的多目标优化调度问题研究与应用引言：多目标优化调度问题是一类在实际生产和管理中十分常见的问题。

尽管经典的优化算法可以解决单一目标的调度问题，但是对于多目标的调度问题，传统的算法往往无法得到最优解。

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，在多目标优化调度问题中展现出一定的优势。

本文将介绍基于遗传算法的多目标优化调度问题的研究与应用。

一、多目标优化调度问题概述多目标优化调度问题是指在多个相互冲突的目标下，通过合理的资源分配和任务调度来达到多个目标的最优化。

这类问题在实际生产和管理中广泛存在，例如生产车间的作业调度、交通路线规划等。

多目标优化调度问题可以描述为一个多目标目标函数的最小化或最大化的优化问题。

二、遗传算法简介遗传算法是一类基于进化思想的优化算法，模拟了生物进化中的自然选择、遗传变异和遗传交叉过程。

遗传算法通过对解空间进行搜索和优化，寻找最优解。

其基本过程包括初始化种群、选择操作、交叉操作和变异操作等。

三、基于遗传算法的多目标优化调度问题研究基于遗传算法的多目标优化调度问题研究主要集中在实现多目标函数的最优化和提高算法性能方面。

1. 多目标函数的最优化在多目标函数的最优化中，遗传算法可以通过引入适应度函数来衡量解的质量。

针对不同的多目标优化调度问题，可以设计不同的适应度函数来评估解的优劣。

例如，对于生产车间的作业调度问题，适应度函数可以考虑作业的完成时间、成本和资源利用率等。

通过不断优化适应度函数，可以获取到更优的解。

2. 算法性能的提高为了提高遗传算法在多目标优化调度问题中的性能，研究者们提出了许多改进的策略。

其中包括种群初始化策略、选择操作策略、交叉操作策略以及变异操作策略等。

通过改进这些策略，可以增加算法的搜索空间和收敛性，提高算法的效率和性能。

四、基于遗传算法的多目标优化调度问题应用基于遗传算法的多目标优化调度问题在实际应用中取得了一定的成果。

1. 生产车间作业调度问题生产车间作业调度是一个典型的多目标优化调度问题。

基于改进NSGA

现代电子技术Modern Electronics Technique2024年5月1日第47卷第9期May 2024Vol. 47 No. 90 引言随着生产规模的扩大和柔性制造系统的发展，多AGV （Automated Guided Vehicle ）以其灵活性、容错性和可扩展性强的显著优势成为新的发展趋势，与之匹配的多AGV 调度系统也得到了迅速发展。

多AGV 调度系统的五大核心任务有任务分配、车辆定位、路径规划、运动规划、车辆管理[1]。

其中，任务分配作为最基础的任务之一，得到了国内外学者的广泛研究。

文献[2]以最大完工时间最小化为目标建立了混合整数规划模型，提出一种基于文化算法的改进遗传算法求解模型。

文献[3]进一步考虑了周期任务的分配策略。

文献[4]重点研究了异构多AGV 的任务分配问题，目标是最小化完工时间。

文献[5]提出一种基于任务绑定策略和改进粒子群算法的混合任务分配方法。

上述研究基于改进NSGA⁃Ⅱ算法的多AGV 多任务分配研究王凡通，王凌，高雁凤，陈锡爱，王斌锐（中国计量大学机电工程学院，浙江杭州 310018）摘要：针对自动仓储系统中多AGV 的批量任务分配问题，以总任务等待时间、AGV 负载均衡指数、总AGV 能耗为目标，以AGV 和任务的匹配关系为决策变量构建多目标优化数学模型，加入电量约束条件。

为克服传统NSGA⁃Ⅱ算法存在的收敛速度慢、种群多样性维护差等不足，提出三种改进策略：改进交叉和变异算子，采用顺序交叉算子、逆序和单点相结合的混合变异算子；改进拥挤度计算公式，提出非线性平均绝对差的拥挤度计算方法；提出从局部和全局双角度调整的动态参数自适应调整策略。

最后，设计多AGV 多任务分配的仿真实验。

实验结果表明：改进的NSGA⁃Ⅱ算法有效解决了多AGV 多任务分配问题，同时，所提出的改进策略有效提高了算法的收敛速度、稳定性和鲁棒性。

关键词：自动仓储系统；多AGV ；任务分配；多目标优化；电量约束；动态参数； NSGA⁃Ⅱ算法中图分类号： TN911⁃34； TP242 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X （2024）09⁃0157⁃07Research on multi⁃AGV multi⁃task allocation based on improved NSGA⁃ⅡalgorithmWANG Fantong, WANG Ling, GAO Yanfeng, CHEN Xiai, WANG Binrui(College of Mechanical and Electrical Engineering, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China)Abstract ： To address the batch task allocation problem for multi ⁃AGVs (automated guided vehicles) in an automated warehousing system, a multi⁃objective optimization mathematical model is formulated with the objectives of minimizing total task waiting time, optimizing AGV load balance index, and reducing overall AGV energy consumption. The matching relationshipbetween AGVs and tasks is established as decision variables, incorporating electrical constraints. In order to overcome the shortcomings of the traditional NSGA⁃Ⅱ (non⁃dominated sorting genetic algorithm Ⅱ) algorithm, for example, slow convergencespeed and poor maintenance of population diversity, three improvement strategies are proposed, including improving crossover and mutation operators and adopting a hybrid mutation operator combining sequential crossover operator, reverse order and single⁃point mutations, improving the crowding degree calculation formula by introducing a non ⁃linear average absolute deviationmethod, and introducing a dynamic parameter adaptive adjustment strategy in both global and local perspectives. Simulation experiments for multi ⁃AGV multi ⁃task allocation are designed. Experimental results demonstrate that the improved NSGA ⁃Ⅱalgorithm can effectively address the batch task allocation problem for multi⁃AGVs, and enhance the convergence speed, stability and robustness.Keywords ： automated warehouse system; multi ⁃AGV; task allocation; multi ⁃objective optimization; electrical constraint;dynamic parameter; NSGA⁃Ⅱ algorithmDOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2024.09.028引用格式：王凡通，王凌，高雁凤，等.基于改进NSGA⁃Ⅱ算法的多AGV 多任务分配研究[J].现代电子技术，2024，47（9）：157⁃163.收稿日期：2023⁃12⁃09 修回日期：2024⁃01⁃05基金项目：浙江省公益性技术应用研究（分析测试）计划项目（LGC21F030001）157现代电子技术2024年第47卷集中在静态任务分配问题上。

物流配送路径规划中基于遗传算法的车辆调度的使用教程与效果分析

物流配送路径规划中基于遗传算法的车辆调度的使用教程与效果分析一、引言物流配送路径规划在现代物流管理中起着至关重要的作用。

随着物流业务的不断增长，如何合理调度车辆、降低成本、提高效率成为了物流企业亟需解决的问题。

本文将介绍物流配送路径规划中利用遗传算法进行车辆调度的方法，并分析其使用效果。

二、遗传算法在车辆调度中的应用1. 遗传算法的概述遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法。

其核心思想是通过模拟自然选择、交叉和变异等生物进化过程，利用进化优化的方法来求解问题的最优解。

在物流配送路径规划中，遗传算法可以用来调度多辆车辆的行驶路线，使得总成本最小。

2. 遗传算法的步骤（1）初始化种群：随机生成一组车辆调度方案作为初始种群。

（2）适应度评估：根据车辆调度方案，计算各个车辆的行驶距离和成本，并将成本作为适应度度量指标。

（3）选择操作：根据适应度大小，选择一部分适应度较好的个体作为父代，进行交叉和变异操作，生成新的子代。

（4）交叉操作：将父代个体的部分基因进行交换，生成新的子代个体。

（5）变异操作：对子代个体的某些基因进行随机的变异操作，增加种群的多样性。

（6）更新种群：用新生成的子代个体替换原有的父代个体，更新种群。

（7）终止条件判断：当达到预定的迭代次数或者满足停止条件时，停止迭代，输出最优解。

三、使用教程1. 数据准备首先需要准备物流配送的相关数据，包括各个配送点的坐标、需配送的货物数量、车辆的最大载重量等。

可以利用地理信息系统（GIS）等工具进行数据的采集和整理。

2. 环境配置在进行遗传算法的车辆调度之前，需要先搭建相应的开发环境。

可以选择Python、Java等编程语言，根据自己的喜好和熟悉程度进行选择。

同时，需要安装相关的优化算法库，如DEAP（Distributed Evolutionary Algorithms in Python）等。

3. 编程实现（1）定义问题：根据实际情况，定义适应度函数和车辆调度问题的约束条件，以求解最小化总成本为目标。

基于改进遗传算法的智能锻造生产线物流调度的分析与优化

基于改进遗传算法的智能锻造生产线物流调度的分析与优化摘要：智能制造作为未来制造业的发展方向，对制造业的数字化、网络化、智能化提出了更高的要求。

在智能锻造生产线的生产过程中，物流调度管理是关键因素之一，如何针对锻造生产过程中的不同物流需求进行合理的调度，提高生产效率，优化物流成本，是锻造生产过程中需要重点解决的问题。

鉴于此，本文针对智能锻造生产线的特点，通过改进遗传算法，提出一种基于遗传算法的物流调度优化方法，以求得最优的物流调度方案，有效提升锻造生产线的效率和生产质量。

关键词：智能锻造生产线；物流调度；优化；遗传算法；效率1. 引言随着人工智能技术的不断发展，智能制造被视为未来制造业的发展方向。

智能制造通过数字化、网络化、智能化手段，实现了制造业生产过程的全过程控制，提高了生产效率和质量，降低了生产成本。

在智能制造的生产过程中，物流调度管理是至关重要的，它直接影响着生产效率、生产周期和生产成本。

智能锻造生产线作为一类典型的生产线，其生产流程复杂、生产环境多变，物流调度极具挑战性。

为了满足锻造生产过程中物流调度的需要，本文提出了一种基于改进遗传算法的智能锻造生产线物流调度优化方法。

首先，通过对锻造生产过程的分析，建立了生产过程的数学模型；其次，结合遗传算法，设计了针对锻造生产过程中不同物流需求的调度优化算法；最后，通过实验数据的分析，验证了该算法的优越性。

2. 智能锻造生产线物流调度优化方法智能锻造生产线的物流调度过程主要包括物料的到厂、检验、上料、加热、锻压、冷却、下料、检验等多个环节。

本文将该过程抽象为一个具有多个任务和约束条件的多目标优化问题，通过建立数学模型，将物流调度问题转化为一组数学形式的规划问题。

在原始遗传算法的基础上，本文针对智能锻造生产线物流调度问题的特点，进行了一定的改进，提出了基于改进遗传算法的物流调度优化方法。

概括来说，该算法可以分为以下几个步骤：（1）编码：将任务与机器相关联，构建初始种群。

物流配送路径规划的遗传算法改进与比较分析

物流配送路径规划的遗传算法改进与比较分析物流配送路径规划是指根据不同的物流需求和条件，通过合理规划运输路径和调度方案，以最低的成本和最短的时间将货物送达目的地。

在传统的物流配送路径规划中，常使用启发式算法，如贪婪算法或模拟退火算法，来完成路径规划的优化。

然而，这些传统算法存在着一些缺陷，无法很好地解决复杂的物流配送问题。

为了克服这些问题，研究人员逐渐引入了遗传算法作为一种改进方法，并取得了一定的研究成果。

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟进化过程的优化算法，通过模拟生物进化规律来搜索问题的最优解。

与传统的优化算法相比，遗传算法具有以下优势：首先，遗传算法可以通过遗传操作（选择、交叉和变异）来搜索潜在解空间，从而实现全局搜索；其次，遗传算法采用并行计算的方式，能够同时考虑多个解并进行优化，从而加快了求解过程；此外，遗传算法还具有自适应性和鲁棒性强的特点，能够适应不同的问题和环境。

针对物流配送路径规划问题，研究人员对传统遗传算法进行了一系列改进。

首先，他们提出了多目标遗传算法，通过定义多个优化目标，如最短路径和最低成本，来实现路径规划的多目标优化。

此外，他们还引入了约束遗传算法，通过有效的约束处理机制，避免产生不可行解，并保证搜索空间的完整性。

同时，为了提高算法的搜索能力和求解速度，一些研究者还使用了改进的交叉和变异操作，如模拟二进制交叉（Simulated Binary Crossover，SBX）和非一致突变（Non-Uniform Mutation），来增加遗传算法的局部搜索能力和收敛速度。

除了对传统遗传算法的改进，研究人员还将遗传算法与其他优化算法相结合，形成了混合算法。

例如，将遗传算法与模拟退火算法相结合，可以通过模拟退火算法的全局搜索能力来增加遗传算法的多样性。

同样，结合禁忌搜索算法或蚁群算法等其他进化算法，也能够进一步提高遗传算法的搜索性能。

为了验证这些改进算法的有效性，研究人员进行了一系列的比较分析。

基于遗传算法的多目标调度优化研究

基于遗传算法的多目标调度优化研究随着科技技术的不断发展和应用，多目标调度优化问题成为了各种领域中的一个重要问题。

例如，在生产制造领域中，如何在保证产能的同时最大化利润，是一个具有挑战性的问题。

在交通运输领域中，如何在保证安全的前提下同时最大化效率，则是另一个具有挑战性的问题。

为了应对这些问题，传统的优化方法已经不能满足需求，而基于遗传算法的多目标调度优化方法逐渐成为了一种有效的解决方式。

一、遗传算法简介遗传算法是一种基于进化论的优化算法，源于英国学者约翰·霍兰德于1975年提出的“遗传算法计算机系统”的思想。

其基本思路是模拟自然选择和遗传机制，通过对染色体的交叉、变异、选择等操作，逐步演化出优化问题的最优解。

通常，遗传算法需要经过如下几个步骤：1. 初始化：将问题转化为一个染色体，即一个解的表示，然后对初始种群进行初始化。

2. 评估：将初始种群中的染色体进行评估，并计算每个染色体的适应度值。

3. 选择：根据适应度值选择一定数量的染色体用于生成下一代。

4. 交叉：选择的染色体进行交叉操作，生成新的染色体。

5. 变异：根据一定的变异概率对染色体进行变异操作。

6. 更新：用新生成的染色体替换旧的染色体，形成新的种群。

7. 终止条件：当达到预先设定的终止条件时，停止演化，并输出最优解。

二、多目标调度优化问题多目标调度优化问题（Multi-objective scheduling optimization problem）指在多个目标（例如效率、成本、质量等）之间进行权衡和平衡，从而达到最优的调度策略。

多目标调度优化问题通常具有以下特点：1. 目标冲突：不同目标之间的优化存在着冲突，如提高效率可能会增加成本。

2. 解空间复杂：由于多个目标之间的关系，优化问题的解空间通常非常复杂。

3. 约束条件多样：在多目标调度优化问题中，约束条件通常非常多样，如时间、资源、成本等。

三、基于遗传算法的多目标调度优化研究基于遗传算法的多目标调度优化方法应用广泛，其优点在于：1. 全局搜索：遗传算法具有全局搜索能力，通过对初始种群的随机选取和变异操作，可以避免局部最优解。

基于遗传算法的优化调度问题研究

基于遗传算法的优化调度问题研究优化调度问题是在实际生产、运输和服务等领域中普遍存在的挑战。

当前，为了减少成本并提高效率，采用遗传算法来解决优化调度问题已经成为一种常见的方法。

本文将探讨基于遗传算法的优化调度问题研究。

首先，我们需要了解什么是遗传算法。

遗传算法是一种模仿生物进化理论的优化算法。

它模拟了自然界中的进化过程，通过遗传变异和自然选择来优化问题的解决方案。

遗传算法具有全局搜索能力和自适应性，能够在多种条件下找到较好的解决方案。

在优化调度问题中，我们通常面临着资源有限、任务复杂和约束条件多样的挑战。

遗传算法通过使用染色体编码问题的解决方案，并通过模拟遗传变异和自然选择来搜索最佳解决方案。

首先，我们需要定义问题的目标函数。

在调度问题中，目标函数通常是最小化总成本、最大化利润或最大化资源利用率。

例如，在生产调度问题中，我们可以将目标函数定义为最小化总的生产成本，包括工人工资、材料费用和设备使用成本等。

其次，我们需要将调度问题转化为适合遗传算法的编码。

通常，我们使用二进制编码、整数编码或排列编码等方式。

例如，在作业车间调度问题中，我们可以使用排列编码，将作业按照一定的顺序排列，表示调度顺序。

然后，我们需要确定遗传算法的运算符。

遗传算法通常由选择、交叉和变异三个基本操作组成。

选择操作通过适应度函数来评估个体的适应度，并根据适应度选择个体进行交叉和变异。

交叉操作通过交换染色体中的信息来生成新的个体。

变异操作通过随机改变染色体中的信息来引入新的解决方案。

接下来，我们需要定义遗传算法的参数。

参数的选择对算法的性能具有重要影响。

例如，种群大小、选择概率、交叉概率和变异概率等。

通过不断调整参数值，可以提高算法的收敛速度和搜索效果。

最后，我们需要实现遗传算法并进行实验验证。

在实现过程中，我们需要编写适应度函数、选择操作、交叉操作和变异操作等。

通过不断迭代，直到达到终止条件或达到最大迭代次数为止，我们可以得到最优的调度方案。

基于改进遗传算法的物料配送多 AGV 调度优化

基于改进遗传算法的物料配送多 AGV 调度优化刘旭;楼佩煌;钱晓明;武星【期刊名称】《机械设计与制造工程》【年(卷),期】2015(000)003【摘要】为解决混流作业车间中物料配送多自动导引车（AGV）的调度优化问题，以AGV配送物料行驶时间最短为目标建立数学优化模型，提出了一种改进的遗传算法进行AGV的任务分配和配送路径优化。

在算法设计过程中，采用直接反映AGV配送路径和任务分配的整数编码方式，为避免常规交叉变异过程中产生不可行解的情况，改进了交叉变异算子，采用最好－最坏交叉模式和基因段随机交换的变异模式，获得了优化的调度方案。

最后，以某重型机械公司装配车间内物料输送AGV调度优化为实例，并与遗传算法和分支定界法进行对比，验证了所提方法的可行性和有效性。

【总页数】6页(P16-21)【作者】刘旭;楼佩煌;钱晓明;武星【作者单位】南京航空航天大学机电学院，江苏南京 210016;南京航空航天大学机电学院，江苏南京 210016;南京航空航天大学机电学院，江苏南京 210016;南京航空航天大学机电学院，江苏南京 210016【正文语种】中文【中图分类】TH24;TP278【相关文献】1.基于改进遗传算法的物料配送路径实时规划方法 [J], 李思国;郭宇;王益聪;吴旗;葛妍娇2.基于改进遗传算法的多AGV调度优化 [J], 刘高强;刘利桁;刘婷3.基于改进遗传算法的物料配送多目标优化模型研究 [J], 陈广胜;董宝力4.基于变邻域遗传算法的离散制造物料配送调度优化 [J], 李广博; 于东; 胡毅5.改进多种群遗传算法的AutoStore系统多AGV调度优化 [J], 王晓军;王博;晋民杰;杨春霞;白新利因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改进遗传算法的城市配送车辆调度优化研究的开题报告

基于改进遗传算法的城市配送车辆调度优化研究的开题报告一、选题背景和意义：城市快递配送已经成为现代城市发展不可缺少的一部分，其配送车辆调度问题一直是运输领域面临的难题之一。

快递配送业务的快速增长，导致城市道路交通日趋拥挤，车辆运输效率低下及延误成本逐渐增加。

因此，如何优化配送车辆调度成为现代运输领域的重要研究课题。

改进遗传算法作为一种强化学习算法，可以应用于优化城市配送车辆调度问题，提高物流运输效率，降低运输成本，助力城市物流实现优化发展。

二、研究内容：本文将以快递配送业务的城市轮廓为背景，以改进遗传算法为优化算法，采用Python计算语言编程，旨在研究城市配送车辆调度优化问题。

具体研究内容如下：1.分析已有城市配送车辆调度优化算法，分析其优点和不足；2.研究遗传算法的基本理论及其在城市配送车辆调度优化中的应用；3.改进遗传算法，提高求解速度和算法高效性；4.运用改进遗传算法求解城市配送车辆调度问题，并与其他算法进行对比分析；5.根据实验结果优化算法，达到较好的计算研究效果。

三、研究方法：本研究采用文献综述、数学模型构建和模拟仿真等方法，完成城市配送车辆调度优化问题的研究。

具体包括：1. 文献综述综述已有城市配送车辆调度优化算法，总结其优点和不足，为提出改进算法奠定基础。

2. 数学模型构建分析城市配送车辆调度问题的数据特点，并建立数学模型，包括节点集合、车辆集合、时间窗、配送需求等。

3. 改进遗传算法优化改进遗传算法包括选择、交叉、变异等操作，本文将提出具有针对性的优化策略，以提高算法收敛速度和求解效率。

4. 模拟仿真采用Python进行代码编写，通过模拟对改进遗传算法进行测试和验证，并与其他算法进行对比分析，给出结果和结论。

四、预期研究成果：本研究将提出一种优化城市配送车辆调度的改进遗传算法，并设计仿真实验进行比较，得出一组较为优化的城市配送车辆调度方案。

同时，将探讨算法的优缺点及在实际应用中的可行性和优越性，为城市物流运输业提供较好的服务支撑。

基于改进的遗传算法的任务调度

基于改进的遗传算法任务分配与调度是分布式系统中的关键问题，应用遗传算法来解决这一问题是近年来出现的新思路。

文章介绍了一种改进的遗传算法，该算法在扩大选择范围的同时，将适应度引入到对父代之间的交叉操作中，克服了标准遗传算法(SGA)交叉操作中较大的自目性。

1引言分布式系统提供了巨大的处理能力，然而，为了实现和充分利用这种能力，需要优良的任务分配和调度方案。

快速有效的任务分配和调度是分布式系统中一个关键的问题，其实质是将任务合理和透明地在处理机之间进行分配，并重新排列任务的执行顺序，以符合任务依赖关系的要求，使整个系统的任务能在最短的时间内完成，从而达到系统的综合性能最优。

分布式系统的任务分配与调度是一个NP完全问题，传统算法都是一些启发式算法。

自80 年代以来，出现了遗传算法GA( Genetic Algorithm)这一具有实用价值的算法，为这一问题的解决提供了新的思路。

遗传算法是美国学者J.H.Holland等人根据生物进化论而提出的一种全局随机优化算法，具有在复杂空间求解问题近似最优解的能力。

但是应用表明，传统的遗传算法也存在着一些缺陷，如搜索后期效率低、遗传操作中存在的局限性等。

为适应任务调度与分配问题的求解，提高收敛速度，本文设计出合适的遗传算子，并利用改进的遗传算法对分布式系统的任务分配与调度问题进行求解。

2问题定义假定分布式系统由n个处理机护{P1，P2，....Pn}组成，分布式程序可划分为m>0个子任务模块，通常，n<m，各个子任务间的调度约束关系通过任务优先图来表示。

任务优先图是一个有向无环图DAG，如图1(a)所示，可以被定义为一个四元组G=( T, E, r,C)，其中T 是m个顶点的集合，顶点Ti, Tz, ...，Tm表示m个模块，每个顶点表示一个子任务;E是一个有向边集合，边eij=( Ti,Tj)表示两个任务模块的相互联系，在子任务Ti没有完成之前，任务Tj不能执行，这时称为Ti为Tj的一个前驱，Tj为Ti的一个后继。

基于改进遗传算法的多AGV调度优化

4) 许中断。
AGV — 次可以接受多个任务，依次完成任
务，一且配送开始，执行过程是连续的，中间不允假设车间内有 c 辆相同容量的 AGV 可供调用，某时段有 re个任务需要处理，使用A ： ( k 矣c)辆 AGV 完成这〃项任务，每辆 AGV 完成任务运行距离为 / ! ， /2 ， … …A ，如果 / _ ={ ■ / ； , /2 ,… ， f k} 越小,则每辆 AGV 任务的分配更均衡。假设每辆 AGV的初始位置都在0 号站点，任意任务 i 可用 (A
， 4 )表7TC, e^+为任务 i 的结束站点至任务
起点站点之间的距离， 4 为任务 i 起点站点至结束站点的运行距离。定义变量： = f l ，第離 GV完成任务诟执行任务;• ⑴ 〜 k 否则 1 , 任务 i 由第A辆 AGV完成 0 , 否则根据问题的描述，建立多台 AGV 调度的数学模型：
Fit( x) =
St 代表第 it 辆 AGV 任务分配得到的任务子集。约束条件(5)限制每辆 AGV 初始时刻都停在 0 号站点且每个任务只能被其中一辆 AGV 执行一次，约束条件(6)表示在执行任务_/之前只执行了一个任务，个，约束条件 (8)表示的是第 A 辆 AGV 直接执行和任务数的关系。
2
改进遗传算法的设计
图 1所示为改进遗传算法流程图。
Total- / ⑷ ( N ~ l)*Total
Total为当前种群所有个体的目标值之和， /(')为个体〜的目标值， W 为种群规模。 2 . 4 选择选择的目的是将优秀的个体尽量遗传下去，但为了避免种群收敛太快陷入局部最优,在选择图1 改进遗传算法流程图 2 . 1 编码设计遗传算法常见的编码方法有二进制编码、格雷码编码、实数编码等。为了清晰地表达出问题的解，本文选择直接反映 AGV 任务分配的实数编码方法。图 2 所示为一个包含12个任务的个体的编码，其中〇表示 AGV 起始停车位，数字 1-12 为需要完成的任务，图中每一条分支代表一辆 AGV 需要完成的任务和执行先后顺序，其序列可表达为[0,2,7,1， 4,0,5,6， 12， 10,0，， 9， 11,3,8]。

基于改进遗传算法的调度优化研究

基于改进遗传算法的调度优化研究随着工业生产的不断发展，调度优化问题越来越受到人们的关注。

对于生产企业来说，合理的调度方案能够使产品生产的效率得到提高，节省生产成本，为企业的高效和可持续发展奠定基础。

而遗传算法作为一种强大的求解优化问题的工具，已经被广泛应用于调度优化领域，取得了一定的成果。

本文主要介绍基于改进遗传算法的调度优化研究。

一、调度优化问题调度优化问题是一个典型的组合优化问题，包括制造调度、运输调度、项目调度等等。

在调度优化问题中，我们通常需要找到一种最优的调度方案，使得整个生产或运输系统的效率达到最大化，同时满足各种约束条件。

这种问题属于NP-hard 问题，求解难度很大。

二、遗传算法在优化问题的求解中，遗传算法是一种常用的方法。

遗传算法是一种仿生计算的方法，根据自然界中生物种群演化的规律，通过模拟种群的遗传操作来进行优化计算，其核心思想是“适者生存”。

具体而言，遗传算法通常包括以下几个部分：1.个体编码：将待求解问题的解空间映射为染色体编码序列。

2.初始种群生成：通过随机选择方式初始生成一定规模的种群。

3.评价函数：根据设计目标和优化条件，计算个体的适应度值。

4.选择算子：根据适应度值大小，按概率选择优秀的个体用于下一代的遗传。

5.交叉算子：通过染色体上的一定位置交换，实现遗传信息的融合。

6.变异算子：通过改变个体的基因或染色体位置，增加个体变异的机会。

7.终止准则：指定适当终止条件，如达到指定的最大迭代次数或者当种群平均适应度值不再改善时。

遗传算法是一种全局优化算法，具有并行、自适应、弱约束、高可靠性等特点。

遗传算法的优势在于它能够在更广阔的搜索空间中快速找到全局最优解，同时具有高鲁棒性和可扩展性。

正因为如此，遗传算法在调度优化问题的求解中，被广泛应用和研究。

三、改进遗传算法遗传算法基本原理简单，但是现实生产中的调度优化问题往往涉及大规模组合优化问题。

对于这种问题，传统的遗传算法在求解效率和精度方面具有较大局限。

货车调度中基于遗传算法的多目标优化问题求解

货车调度中基于遗传算法的多目标优化问题求解随着全球经济的发展，货运行业也日益繁荣。

在许多行业中，货运是非常重要的一环。

货车是运输货物的主要手段之一，然而，货车调度问题是一个复杂的多目标优化问题。

为了解决这个问题，许多优化算法已经被提出并应用。

本文将重点论述基于遗传算法的多目标优化问题的求解算法。

货车调度问题的定义货车调度问题是一种旅行商问题（TSP），其目标是找到一组行程，使货车在最小的时间或里程下有效地运输多个货物。

由于货车的数量和可用时间是有限的，所以货车调度问题是一个复杂的组合优化问题，导致整个货车运输系统的效率低下。

有两种主要的方法用于解决货车调度问题：精确算法和启发式算法。

然而，由于精确算法往往时间复杂度高，而启发式算法在寻找最优解时往往在不同维度会产生偏差，因此，基于遗传算法的多目标优化算法在货车调度问题解决中很受欢迎。

基本遗传算法的优化过程基因算法是通过模拟生物进化过程来进行优化的一种算法。

具体地，基因算法将个体表示为基因序列，通过交叉和变异的操作来产生新的基因序列，并选择适应性最强的个体作为下一代。

遗传算法框架包括以下几个关键步骤：1. 初始化种群在算法的初始阶段，需要定义种群中个体的数量和基因序列的长度。

每一个个体都是一个基因序列。

通常，第一代的基因序列是随机生成的。

2. 选择操作在每一代中，需要选择适应性最好的个体作为下一代的父母。

这样可以避免全局最优解的丢失。

3. 交叉操作交叉是将两个父亲的某些基因序列交换，产生新的后代。

这有助于避免过早收敛并维持种群的多样性。

4. 变异操作变异是在个体基因序列中随机修改某些基因，以产生新的个体。

变异是保持种群多样性的一种方法。

5. 评价操作评价操作是计算每个个体的适应值。

适应值可以是多个目标函数的组合，以便解决多目标优化问题。

6. 选择新种群通过计算每个个体的适应值，从所有个体中选择最好的个体，并将其添加到下一代种群中。

通过这些操作，遗传算法可以逐渐改进每一代的个体，在优化问题上达到更好的效果。

基于改进遗传算法的多类型物流配送调度算法

李金娟：基于改进遗传算法的多类型物流配送调度算法
ｄｏｉ：ｌＯ．３９６９￣．ｉｓｓｎ．１００５－１５２Ｘ．２０１３．１０．０５６
技术与方法
基于改进遗传算法的多类型物流配送调度算法
李金娟
（宁夏师范学院数学与计算机科学学院，宁夏
题进行优化。
针对多类型的物流调度问题，构造改进的遗传算法对物流调度数学模型进行求解，通过仿真实验的验证，获得了比标准遗传
算法更好的效果。
２问题分析
２．１多类型物流调度问题
物流的配送调度类型通常包括配送路线的选择、配送车
化调度模型的算法效率、减少计算时间与算法复杂程度，以求更加高效的获取调度问题的最优解。通过仿真实验，验证了基于改进遗传算法的多类型物流配送调度算法的有效性与先进性。【关键词】物流配送；调度；改进遗传算法；多类型
［中图分类号］Ｆ２５２；Ｆ２２４
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｒｏｕｇｈａｎａｌｙｚｉｎｇｖｅｈｉｃｌｅｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇｎｄａｒｏｕｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｎｔｈｅｌｏｇｉｓｔｉｃｓｐｒｏｃｅｓｓ，ｗｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔｈｅｍａｈｅｔｍａｔｉｃ
【文献标识码】Ａ

改进遗传算法在多AGV调度中的应用

改进遗传算法在多AGV调度中的应用
刘洋;曹立佳;杨旭
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2024(41)4
【摘要】针对多AGV(Automated Guided Vehicle)进行调度时,使用整数编码的大种群遗传算法收敛速度较慢的问题,提出一种改进适应度函数的遗传算法。

该算法定义了一个适应度函数的改进模板,通过静态或动态调节选择压力的方法在模板中设计了三种修正函数,以对算法迭代过程中的选择压力进行控制,使算法的择优能力加强。

提出的改进算法在固定节点多AGV调度问题上进行了仿真实验,实验结果表明改进后的遗传算法具有更好的优化结果,收敛代数分布更小,且算法收敛所需的迭代次数约仅为改进前的1/5。

【总页数】5页(P86-89)
【作者】刘洋;曹立佳;杨旭
【作者单位】四川轻化工大学自动化与信息工程学院;人工智能四川省重点实验室【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于改进遗传算法的多AGV调度优化
2.基于改进遗传算法的物料配送多 AGV 调度优化
3.改进PSO在AGV系统路径优化调度中的应用研究
4.改进蚁群算法在
多AGV作业调度中的应用5.改进多种群遗传算法的AutoStore系统多AGV调度优化
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基于改进遗传算法的物流配送路径优化方法研究

基于改进遗传算法的物流配送路径优化方法研究总第330期2017年第4期计算机与数字工程Computer /Digital EngineeringVol.45 No.4629基于改进遗传算法的物流配送路径优化方法研究$金已婷吕闪吴阳明王宇瑶(大连交通大学电气信息工程学院大连116028)摘要基于目前快递行业在配送过程中成本增加，速度减慢,服务质量下降等问题，提出一种基于改进遗传算法的物流配送路径优化方法。

在基本遗传算法的基础之上作出改进，加人时间窗约束，保证算法的实时实现;优化遗传操作，提高搜索能力，从而保证寻优速度，得出最优配送路径。

经过仿真后证明优化策略可行，达到对配送过程的最优化处理。

关键词改进遗传算法；路径优化；时间窗约束中图分类号TP301 DO# 10. 3969/j. issn 1672-9722. 2017. 04. 007Method of Logistics Distribution Routing OptimizationBased on Improved Genetic AlgorithmJIN Siting LV Shan WUYangming WANGYuyao(School of Electrical and Information Engineering, Dalian Jiaotong University, Dalian 116028)Abstract Based on the increase of the costs during distribution in current courier industry like slow speed , decline of service quality and so on , a method of logistics distribution routing optimization is proposed based on imprvved genetic algo-rithm. Improvements are made based on the basic genetic algorithm ,time windows constraint tation of the algorithm ,operation of genetic is optimized , the search ability is improved to en optimal distribution path is obtained. After simulation ,the optimization strategy is prvved to be feasible ,and the optimiza-tion of the distribution process is achieved.Key Words improved genetic algorithm , routing optimization ,time windows constraintClass Number TP3011优化概述物流配送路径的优化是传统的车辆路径优化问题，一直是物流行业的研究热点，也有许多思想方法被不断地提出、改进。