用遗传算法解决车辆优化调度问题系统论文
基于遗传算法的不同约束条件车辆调度问题研究
摘
旭 ，葛显龙
（ 重庆 大学 ａ机械 工程 学 院；ｂ 贸 易与行政 学院 ， ． ． 重庆 ４０４ ） ００４
要 ： 究了不同约束条件下， 研 车辆调度问题的最短行车距离。分别针对带有里程约束 限制、 带有时间窗 口
限制 、 带有 满载和 非 满载约束 限制 的约束 务件 ， 立 了不 同的 车辆 调度 模 型。针 对 车 辆调 度 模 型设 计 了 自然数 建 编码 的遗传 算 法 。 并改进 了遗 传算 法 中的交 叉算法 ， 可能地 保 留 了最优 基 因的 遗传 性 ， 速 了算 法 的 收敛性 。 尽 加
物流配送是现代化 物流 系统的一个 重要 环节 。由于在供
应 链 中任 何 两 个 上 下 游 成 员 以及 供 应 链 与 最 终 客 户 之 间 都 存
的， 怎么 以最短 的行 车距 离来完 成整个 网络的配送 问题 。本文
针 对 不 同 的约 束 条 件 建 立 车 辆 调 度 模 型 ， 计 了针 对 Ｖ Ｐ 问 设 Ｓ
Ａｂ ｔ ｃ ：Ｔ ｉ ｐ ｐｒ ｔ ｉ ｅ ｈ ｒ ｓ ｒｎｄｓ ｎ ｅ ｆ ｅ ｉ ｅ ｃ ｅ ｕ ｎ ｒｂｅ （ Ｓ ）ｗ ｔ ｄ ｆ ｅ ｔ ｏ ｓ ａ ｔ Ｅ ｔ — ｓ ａ ｔ ｈ ａ ｅ ｕ ｅ ｔ ｏｔ ｔ ｏ ｉ ａ ｃ ｓ ｈｃ ｈ ｄ ｌ ｇｐｏ ｌｍ Ｖ Ｐ ｉ ｉｅ ｎ ｃ ｎ ｔ ｉ ｓ ｓ ｂ ｒ ｓ ｓ ｄ ｄｈ ｓ ｅ ｔ ｏｖ ｌｓ ｉ ｈ ｆｒ ｒｎ ． ａ
ｌ ｈ ｄ ｔ ｅ ｖ ｈ ｃ ｅ ｓ ｈ ｄ ｌ ｇ ｍｏ ｅ ｓｗ ｔ ｉ ｅ ｅ ｔｃ ｎ ｔａｎ ｓｉ ｃｕ ｅ ｄ ｖｎ ｉｔｎ ｅ．ｔ ｎ ｏ ｉ ｅ ｈ ｅ ｉｌ ｃ ｅ ｕ ｉ ｄ ｌ ｉ ｄｆ ｒ ｎ ｏ ｓｒｉ ｔ ｎ ｌ ｄ ｒ ｉｇ ｄ ｓ ｃ ｓ ｎ ｈ ｆ ｉ ａ ｉ ｗｉ ｄ ｗ．ｆ ｌ ｌａ ｓａ ｄ ｎ ｎ ｆ ｌ ｍｅ ｕ ｌ ｏｄ ｎ ｏ ．】 ｌｌ
基于遗传算法的车辆路径规划问题研究
基于遗传算法的车辆路径规划问题研究摘要：车辆路径规划是一种重要的实际问题，通过合理安排车辆行驶路线，可以大大提高运输效率和降低成本。
然而，车辆路径规划问题本身属于组合优化问题，具有复杂性和困难性。
本文将介绍一种基于遗传算法的方法来解决车辆路径规划问题，并对其有效性进行验证。
1. 引言车辆路径规划问题是一个经典的组合优化问题，旨在寻找一条最佳路径，使得车辆从起点经过多个中间点最终到达终点，同时满足一系列约束条件。
这个问题在物流配送、交通调度等领域中具有重要的应用价值。
然而，由于路径选择的组合数非常庞大，直接求解十分困难。
因此，采用启发式的算法来求解车辆路径规划问题已经成为一种有效的策略。
2. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物演化过程中的遗传机制的优化算法。
它通过模拟基因突变和交叉等操作来产生新的解，经过选择操作，逐代优化，最终求得最优解。
遗传算法具有全局搜索能力、强大的优化性能和对问题解空间的各种特征适应性等优势。
3. 车辆路径规划问题建模为了能够应用遗传算法求解车辆路径规划问题，首先需要对问题进行建模。
一般来说，可以将车辆路径规划问题转化为一个图论问题，即在有向图中找到一条最短路径来满足各种约束条件。
图中的节点表示位置点，边表示两个位置点之间的路径。
每个节点上标注有经过该位置点的时间和车辆的数量等信息。
4. 基于遗传算法的车辆路径规划算法基于遗传算法的车辆路径规划算法主要包括三个步骤：初始化种群、遗传操作、适应度评估和选择。
4.1 初始化种群首先，根据问题的约束条件，生成一个初始的种群。
种群中的每个个体表示一条路径，每个个体由一连串的位置点组成。
4.2 遗传操作接下来，进行遗传操作，包括交叉和变异。
交叉操作通过随机选择两个个体，然后将它们的染色体进行交叉，生成新的个体。
变异操作则通过对染色体中的基因进行随机变换，引入新的解。
4.3 适应度评估和选择对于每个生成的个体，需要根据适应度函数对其进行评估。
多对多车辆调度方案二
多对多车辆调度方案二背景在现实生活中，我们经常需要对多个车辆进行调度，以实现最优的配送或运输效果。
而多对多的车辆调度问题则更加复杂，需要考虑的因素更多。
方案描述在多对多车辆调度方案二中，我们考虑使用遗传算法来解决这个问题。
遗传算法遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，其主要包含四个步骤：1.初始化种群2.选择适应度高的个体3.交叉、变异操作4.生成下一代种群具体来说，我们将车辆调度问题建模为一个优化问题，即最小化某个目标函数。
这个目标函数通常包括车辆的行驶距离、行驶时间和配送成本等因素。
遗传算法通过不断迭代优化种群中的个体，逐步接近最优解。
具体实现我们将车辆调度问题建模为一个图论问题，其中每个节点代表一个客户，每条边代表两个客户之间的距离。
同时，我们假设每个客户都有不同的需求量和时间窗口。
在遗传算法中，每个个体都表示一种车辆调度方案，由若干个路线组成。
每个路线由一个车辆负责，路线上的客户需求总量不能超过车辆的最大容量。
同时，每个客户的需求必须在其时间窗口内完成。
我们通过遗传算法不断迭代优化种群中的个体，最终得到最优的车辆调度方案。
具体来说，每次迭代时会按照一定的概率进行交叉和变异操作，以产生新的个体。
同时，每个个体都会经过适应度函数的评估，根据其适应度值进行选择。
结论多对多车辆调度问题是一个复杂的优化问题，需要考虑的因素很多。
在本文中，我们介绍了基于遗传算法的一种解决方案。
通过不断迭代优化种群中的个体，我们可以得到最优的车辆调度方案，以实现最优的配送或运输效果。
列车调度问题优化算法研究与应用
列车调度问题优化算法研究与应用引言：列车调度是铁路运输系统中的重要环节，影响着列车运行效率和客流体验。
针对列车调度问题，优化算法的研究与应用具有重要意义。
本文将介绍列车调度问题的优化算法研究进展，包括基于遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等的优化方法，并探讨其在实际应用中的效果。
一、列车调度问题概述列车调度问题是指如何合理安排列车的发车时间、运行路线和停站，以实现最优化的列车运输效果。
这个问题的复杂性主要体现在：列车之间的相互制约关系、列车与车站之间的时间窗口、列车运行速度和限速要求等多方面因素的综合考虑。
二、遗传算法优化调度问题遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
在列车调度问题中，可以将列车的发车时间、运行路径等视为种群中的个体，通过交叉、变异等操作，生成新的个体，以找到最优解。
遗传算法的优点是能够快速找到解空间中的全局最优解，并且可以灵活地应用于不同的列车调度问题。
三、蚁群算法优化调度问题蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。
在列车调度问题中，可以将列车视为蚂蚁，车站之间的路径视为路径图，而蚂蚁在路径图上寻找最优路径。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在路径上释放信息素，并根据信息素浓度来决定下一步的移动方向，以找到最优解。
蚁群算法的优点是能够实现全局搜索，并且具有较强的自适应性。
四、模拟退火算法优化调度问题模拟退火算法是一种模拟固体退火过程的优化算法。
在列车调度问题中，可以将列车的运行路径视为固体的状态，通过不断降温来消除能量。
模拟退火算法通过接受次优解的概率来避免困在局部最优解中，以求得全局最优解。
模拟退火算法的优点是能够在一定程度上避免陷入局部最优解，具有较好的全局搜索能力。
五、优化算法的应用案例优化算法在列车调度问题中的应用已经取得了一定的成果。
例如，在某高速铁路的列车调度中，通过遗传算法优化列车的发车间隔和速度，使得列车在满足时刻要求的情况下，实现了发车间隔的最小化和客流的最大化。
在另一个列车广播系统中，蚁群算法被用于优化车站之间的列车运行路径，以减少运行时间和提高效率。
遗传算法在调度问题中的应用研究
遗传算法在调度问题中的应用研究概述：遗传算法是模拟自然界遗传和进化原理的一种优化算法，具有广泛的应用领域。
调度问题作为一类NP-hard问题，是实际生活中非常重要的问题之一。
本文将探讨遗传算法在调度问题中的应用研究，包括调度问题的定义、遗传算法的基本原理以及遗传算法在调度问题中的具体应用。
一、调度问题的定义：调度问题是指在给定的约束条件下，合理安排任务的开始时间、结束时间和资源分配，以达到最优的目标，如最小化等待时间、最小化资源消耗、最大化资源利用率等。
常见的调度问题包括作业调度、车辆路径规划、生产调度等。
二、遗传算法的基本原理：遗传算法是一种基于自然选择和进化论原理的优化算法。
基本原理包括个体表示、适应度评价、选择、交叉和变异。
首先，将问题抽象为个体，个体的基因表示问题的解。
然后，通过适应度函数对每个个体进行评价，衡量个体的优劣。
接下来，根据适应度大小选择优秀的个体作为父代，进行交叉和变异操作产生新的个体。
最后，反复迭代进行选择、交叉和变异，使种群中的个体逐渐趋于最优解。
三、遗传算法在调度问题中的应用：1. 作业调度：作业调度是指对一组作业进行合理的排序和分配资源，以最小化作业完成时间或最大化资源利用率。
遗传算法可以通过将作业表示为基因，对基因进行交叉和变异操作来生成新的调度方案，然后根据适应度函数对调度方案进行评价和选择。
通过多次迭代，最终获得最优的作业调度方案。
2. 车辆路径规划：车辆路径规划是指在给定的起始点和终止点之间，找到一条最短路径以最优方式分配车辆的行驶路线。
遗传算法可以将路径表示为基因，利用选择、交叉和变异操作生成新的路径，并通过适应度函数评价路径的优劣。
通过多次迭代，可以得到最优的车辆路径规划方案。
3. 生产调度：生产调度是指合理分配生产资源和工序，以最大化生产效率和资源利用率。
遗传算法可以将生产工序表示为基因，利用交叉和变异操作生成新的调度方案，并通过适应度函数评价方案的优劣。
遗传算法在车辆路径规划中的应用与优化策略
遗传算法在车辆路径规划中的应用与优化策略摘要：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，在车辆路径规划中具有广泛的应用前景。
本文将介绍遗传算法的基本原理和流程，并探讨其在车辆路径规划中的应用以及优化策略。
引言：车辆路径规划在交通管理、运输物流等领域具有重要意义。
然而，由于路况、交通流量等因素的不确定性，传统的路径规划方法往往无法提供最优的路径。
而遗传算法作为一种全局优化算法，通过模拟生物进化的过程来搜索最优解，被广泛应用于车辆路径规划领域。
一、遗传算法基本原理及流程1. 遗传算法基本原理：遗传算法模拟了自然界的进化过程，通过选择、交叉和突变等操作，逐步寻找最优解。
2. 遗传算法流程：初始化种群、计算适应度、选择运算、交叉运算、变异运算、更新种群。
遗传算法通过反复迭代，不断优化种群，最终找到问题的最优解。
二、遗传算法在车辆路径规划中的应用1. 问题建模：将车辆路径规划问题转化为遗传算法的求解问题。
将城市道路网络表示为图，车辆路径表示为图中的路径。
2. 适应度函数设计：根据车辆路径规划的具体目标，设计适应度函数，评估每条路径的优劣。
适应度函数可以考虑时间成本、道路拥堵、经济成本等指标。
3. 参数设置：包括种群规模、交叉概率、变异概率等参数的设置。
根据问题的复杂程度和求解效果进行调整。
4. 结果评价：根据优化目标，评价遗传算法得到的路径规划结果。
可以与其他算法的结果进行对比，验证遗传算法的效果和优势。
三、遗传算法在车辆路径规划中的优化策略1. 按需生成新种群：根据适应度函数的评估结果，优先选择适应度高的个体进行交叉和变异操作，生成新的种群。
2. 交叉算子设计：通过设计不同的交叉算子，可以增加种群的多样性，避免陷入局部最优解。
3. 变异策略优化：变异操作可以引入新的基因，增加种群的多样性，但变异概率不宜过高，避免过多路径被破坏。
4. 多目标优化：车辆路径规划往往涉及多个目标，如时间最短和经济成本最低。
通过引入多目标优化方法，可以得到一系列的最优解，供决策者选择。
基于遗传算法的无时限多配送中心车辆调度问题研究
三、混合遗传算法求解单配送 中心的车辆调 度问题
遗传算法是一种 “ 生成 ＋检测“的迭代搜 索算法。该算法以 染色体 Ｅ和两个变异点 ．将变异段进行逆转得新个体 Ｅ。
群体 中的所有个体 为操作对象 ．每个个体 对应 研究 问题的一个 解。选择 ．交叉和变异是遗 传算法 的三个主要操作算子。该算法 包括以下 ６ 个基本要素 ：１ 编码 ２ 初始群体 生成 ；３ 适应度评 ｛） ｛） ｛） 估 ；４ 选择 ；５ 交叉 ；６ 变异 （） （） （）
辆调度 问题和 多配送中心 车辆调度 问题之分。 目前 ．我 国一些大 体 的另 Ｎ 个个体需要根据前代群体 的Ｎ个个体 的适应度 ．采用 －１ 中型城市 的物流体系中存在有多个配送 中心的情况。因此 ．对 多 赌轮选择 法产 生。 配送 中心车辆调度问题的研究有重要的现实意义。 ５ 交叉操 作 ．
针对单配送中心 无时间窗车辆路径优 化问题 的特点 ．构造了 下 ． 每个配送 中心有 ４ 台车辆 ．车辆的载质量均 为 １ｃ Ｏ ．车辆一次
求解该 问题 的遗传算法 。 １ 自然数 编码 ．
配送的最大行驶距离均 为 ６ ｋ ０ ｍ。其 中 ３ 个配送 中心 的坐标分别
是 ： 送 中心 １９ ５ ｋ ．６０ ｋ 配 送 中心 ２ ６４ ｋ 配 （ ６ｍ ．３ｍ） （ ．４ｍ．１ ．８ｍ） １２ ｋ
本文提出了用最近距离分配法将多配送 中心车辆调度问题分
本文采用顺序交叉 （Ｘ 。首先选择一个匹配区域 ．设两父代个 Ｏ）
解为多个单配送 中心车辆调 度问题进行求解的策略 ． 用求解单 体及其匹配区域为：＝ ８４ １ ＝ ５ ３ｌ ６然后根据匹配区域 利 Ａ ５Ｊ２ ６、Ｂ ２ １ ４： ７ Ｊ ３ Ｊ ７ ８ 配送中心车辆调度问题的遗 传算法 ．设计 了求解多配送 中心车辆 的映射关系。 在其区域外的相应位置标记Ｈ得到： ＝ Ｈ ４ ６ ． Ａ ５Ｉ ２ Ｈ ７ Ｊ Ｈ
基于遗传算法的超市配送中心车辆调度优化
ｍ［ ／ ］ ：∑ 凹 ＋ ｌ
式中 ： ——表示所需车辆数； ｍ
（ １ ）
题是配送的核心问题 ， 只有解决 了车辆调度问题才能使配送 有效 合理 。目前 ， 我国大部分的车辆调度仍依赖人丁并采用人工安排
的方式 ， 导致企业运输资源无法充分利用 ， 运行成本过高或者无 法满 足客户要求 。因此 ， 对车辆调度问题进行研究 ， 建立能 即时 反映客户需求 的车辆调度 ， 是提升服务及资源利用 率的重要问 题 。通过对连锁超市配送中心车辆调度的优化 ， 使配送 达到快 、
配 送成 本 。
般来讲 ， 卸 ） 装（ 车越复杂 ， 约束越多 ， ａ应越 小 ， 表示一辆
车所 能容纳 的货物量越少 ， 实际中可通 过人机对话来调整 ａ的
大小 以调整 解 。
１ 遗传算法模型的建立
１１ 问题描 述 及 约 柬条 件 ．
为构造数学模型方便 ， 将配送中心编号及超市用 ｉｉ０１ 一 （ ， ＝ ｚ来表示 ， ｉ ０时为配送中心。定义变量如下 ： ） 当 ＝
摘 要： 车辆调度 问题 主要是 车辆分 配和 配送 线路 的选择 ， 中配送线路的选择 是配送合理化 其 的保证 。 它促进经营、 满足 消费、 降低成本， 能够以最 少环节、 最短距 离、 最低 费用实现最
大的经济效益。因此 ， 在综合分析考虑各种影响因素的基础上 ， 文章采用遗传算法对线
［——表示不大于括号 内数字的最大整数； ］
ｚ ——表示超市数 ； ｇ（＝ ，， ｚ——表示第ｉ ｉ １ …， ２ ） 个超市的货运量 ；
—
＿＜＜ ， ｏ ０ ｌ是对装车（ 或卸车 ） 的复杂性程度及约束多少的
估计 。
一
准、 ， 省 具体 目标如下 ： 节约配送运力 ； 缩短车辆行驶里程 ， 降低
遗传算法在交通路径规划优化中的应用
遗传算法在交通路径规划优化中的应用1. 引言交通路径规划是指根据一定的路径规则和交通信息，确定最优路径，以达到最短时间或者最低能耗的目标。
而遗传算法是一种基于生物进化的计算方法，通过模拟基因的遗传进化过程，寻找最优解。
本文将介绍遗传算法在交通路径规划中的应用，并探讨其优势和限制。
2. 遗传算法的基本原理遗传算法基于生物的进化原理，包括选择、交叉和变异三个基本操作。
首先，通过选择操作，从当前种群中选择适应度较高的个体作为父代，用于生成下一代。
然后，通过交叉操作，将父代的基因片段混合，生成新的个体。
最后，通过变异操作，对新个体的某些基因进行随机变化，以增加种群的多样性。
通过这一系列操作，遗传算法逐渐搜索到最优解。
3. 交通路径规划优化需求在交通网络中，由于道路条件、车流量等因素的不同，需要找到最优路径来实现交通规划的目标。
这些目标可以包括最短时间、最低能耗、最小拥堵等。
不同的交通规划目标需要采用不同的适应度函数来评估个体的优劣，从而确定选择操作的依据。
4. 遗传算法在交通路径规划中的应用遗传算法在交通路径规划中的应用主要包括以下几个方面：4.1 路径搜索交通路径规划的核心是搜索最优路径。
遗传算法可以在整个路径空间中进行搜索，并根据预先设定的适应度函数评估路径的优劣。
通过选择、交叉和变异操作，遗传算法可以逐渐生成更优秀的路径个体，最终找到最优路径。
4.2 交通拥堵优化遗传算法可以通过优化交通信号灯的配时方案，减少交通拥堵。
通过选择操作，选择拥堵区域的车辆作为父代，并通过交叉和变异生成新的个体，改善交通拥堵的情况。
实验证明，遗传算法在交通拥堵优化方面取得了较好的效果。
4.3 交通网络规划交通路径规划不仅仅是确定单个路径，还包括整体网络规划。
遗传算法可以通过优化交通网络的布局和连接方式，减少整体通行时间和能耗。
通过选择、交叉和变异操作，遗传算法可以调整网络拓扑结构，以实现更好的交通网络规划。
5. 遗传算法在交通路径规划中的优势和限制遗传算法在交通路径规划中有以下优势：5.1 并行性遗传算法的并行性使其能够处理复杂的路径搜索问题。
基于遗传算法的智能电能表配送车辆优化调度
ｌｇｓｉ ｖ ｈｃｅｒｕｉｇｐｏ ｌｍ （ Ｒ ｏ ｉ ｃ ｅ ｉｌ ｏ ｔ ｒｂｅ Ｌ Ｐ）ｗａ ｅｃｉｅ ａ ｄｓｍｅｒａｉ ｉ ｙ ｏ ｅｅ ｃｏｄｎ ｅｐａｔ ａ ｐｏ － ｔ ｎ ｓｄ ｓｒ ｄ，ｎ ｏ ｅ ｌｔ ｈ ｐ ｔ ｓｓ ｃｒｉｇｔ ｔ ｒｃｉ ｌ ｒｂ ｂ ｓｃ ｈ ａ ｏｈ ｃ
０ 引 言
由于 配 送 直 接 面 对 客 户 的需 求 ，最 直 观 地 反 映 了供 应 链 的服 务 水 平 ，因此 对 配 送 中心 来 说 ，配送 的优 化 调 度 问 题 是 物 流 系 统 优 化 的关
键环 节 。
仓 储大 环境 下 的统一 配送 问题 。 Ｖ Ｐ问题 的求 解 算 法 可 以 分 为 精 确 算 法 和 Ｒ 启 发式 算 法 两 类 ， 由于 Ｖ Ｐ问 题 是 Ｎ —ａｄ问 Ｒ Ｐｈ ｒ 题 ， 以用 精 确 算 法 求 解 ， 难 因此 启 发 式 算 法 是 求 解 车辆 路 径 问 题 的 主 要 途 径 。启 发 式 算 法 分 为
Ｎ ． ２ １ ｏ８ ０２
华 北 电 力 技 术
Ｎ Ｒ Ｈ Ｃ Ｎ Ｌ Ｃ Ｒ Ｃ Ｐ ＷＥ Ｏ Ｔ ＨＩ Ａ Ｅ Ｅ Ｔ Ｉ Ｏ Ｒ
２ １
基 于遗 传 算 法 的智 能 电能 表 配送 车辆 优 化 调 度
刘 慧美 ， 富贵 贾朝 晖 董 ，
（ ． 北 电力 大 学经 济与 管理 学 院 ， 京 １ ２ ０ ； １华 北 ０２ ６
２ 冀 北 电 力 有 限 公 司 电力 科 学研 究 院 ， 京 １０４ ） ． 北 ０ ０ ５
摘
要 ： 车 辆路 径 问题 的 属 性 角度 对 智 能 电 能 表 的 配 送 优 化 调 度 问题 进 行 了描 述 ， 对 该 问 题 进 行 了假 从 并
基于遗传算法的泊位调度问题优化研究及仿真
基于遗传算法的泊位调度问题优化研究及仿真泊位调度问题是物流和运输领域中的一个经典问题,涉及到多个泊位之间的泊入和泊出调度,从而影响了物流系统的效率和稳定性。
传统的泊位调度算法主要基于规则和人工经验,而遗传算法则是一种优化算法,可以用于解决非线性、复杂和动态的问题。
本文将基于遗传算法研究泊位调度问题的优化问题,并采用仿真方法进行验证。
首先介绍遗传算法的基本原理。
遗传算法是一种基于生物进化过程的优化算法,通过随机化搜索和自然选择的方式,逐步优化问题的解决方案。
在泊位调度问题中,遗传算法可以用于求解泊位之间的泊入和泊出顺序,从而实现泊位调度的优化。
接下来,本文将介绍泊位调度问题的一些基本概念和数学模型,包括泊位的数量、泊位的容量、运输路线等。
这些基本概念和数学模型是优化研究的基础。
然后,本文将采用遗传算法求解泊位调度问题的优化问题。
首先对问题的解决方案进行随机初始化,然后通过不断迭代和遗传化的方式,逐步优化问题的解决方案。
具体来说,可以采用交叉、变异和评价函数等方法,对解决方案进行优化。
最后,通过仿真方法进行验证,比较不同算法的解决方案,确定最优的解决方案。
最后,本文将采用仿真方法对泊位调度问题的优化算法进行验证。
仿真结果可以反映出算法的性能和效果,为算法的优化研究提供重要的参考。
综上所述,本文基于遗传算法研究了泊位调度问题的优化问题,并采用仿真方法进行了验证。
通过本文的研究,可以更好地理解泊位调度问题,并优化其调度方案,提高物流系统的效率和稳定性。
基于遗传算法的配送线路车辆优化调度
（ 湖南 长沙 理工 大学 交通 运输 学 院 ）
摘 要： 车辆路 线 问题 （ Ｒ ， ｅｉｅＲ ｕｉ ｒｂ ｍ）是组合优化 领域 中的著 名 Ｎ Ｖ Ｐ Ｖ ｈｃ ｏｔｇＰｏｌ ， ｌ ｎ ｅ Ｐ难题 ， ２ 近 ０ 年来 ， Ｒ ｖ Ｐ都是一个非常活跃的研 究领域 。在我 国， 由于物流业发展 较晚 ， 配送路 线 对 问题 的研 究也 比较 晚 ， 而且 方法也 多局 限于传 统的优 化算 法。随 着我 国物流业 的发
维普资讯
山西科技
Ｓ Ａ Ｘ ＣＥ Ｃ Ｎ Ｅ Ｈ Ｏ Ｏ Ｙ Ｈ Ｎ Ｉ ＩＮ ＥＡ Ｄ Ｔ Ｃ Ｎ Ｌ Ｇ Ｓ
２０ ０８年第 ２ 期
３ ２ 月 ０日出版
● 百 业科 技
基 于 遗 传 算 法 的 配 送 线 路 车 辆 优 化 调 度
沈 君
展， 配送路线优化 问题 的研 究有 着 巨大的实际价值。文章 以 Ｖ Ｐ为基础 ， 立该 问题 Ｒ 建
的数 学模型 ， 用遗传 算法 ， 利 通过 计算机 计算 分析验 证 ， 遗传 算法对 Ｖ Ｐ有 良好 的近 Ｒ 似解和较 高的收敛速度 ， 并结合 实例 ， 明遗传 算法在 配送 中的运用以及 效果。 说 关键 词 ： 车辆路线 ； 物流配送 ； 遗传算 法 中图分类号 ：２ ２ Ｆ５ 文献标识码 ： Ａ 文章编 号 ：０４ ４９ ２０ ）２ ０ ０ —０ １０ —６２ （０８０ — １８ ３
路运输 的 Ｖ Ｐ模 型 ， 纯装 问题 、 Ｒ 如 对弧 服务 问题 、 点服务 问 对 题、 单车场问题等 。 另一 方面 ， 作为遗传算法是一类模拟生物进化 的智能优化
Ｉ Ｍｉ∑［ － … 妻 ｎ＝ １ ｉ＝ ０ ∑ １ ∑ ∑ ｉ ｋ
ｎ
Ｘｄ ］ ｌ ｊ
遗传算法在公交信息管理系统智能静态调度中的应用
智 能静 态 调 度 中的应 用
吴 一峻 北 京 理 工 大 学软 件 学 院 １ ０ ８ ０ ０ １ 当代 上 海 研 究 所
［ ｚ 摘要】 ｔ章 对 车 辆 进 行 合 理 地 、实 时地 运 营调 度是公 交公 司工作 的核 心内容。如何把 公 交 企业 运 营工 作 的 车 辆 调 度从 繁 重 而
、
【 ．≥ ，ｏ ２ （） ６ ７ ８曩囊 Ｊ 嚷置 礴报 Ｚ ｏ ，９嚣： ＿ ６ 墓 】 ８ － ２ 颖 余侃 民 ． 支持 资源 壤阍 配ｌ 分 ｌ 的 网格任 务调度研 究［ ・ Ｊ 空军 大０ 】 工程 学学于（ 艮 自然科 学版）２ ｏ ， （）８ ＿； ， ◇ ６ ７ １： ｏＩ ｌ ｌ
囊 莹 曩
≯ 李昭智， 昭勇译－ 李 － 遗传算法与数蠹 据 仓库系统 ［ ＿ Ｍ】 电子工 ： 业出版社 ｌ ｌ
Ｚ ＯＯＩ 。 。 。 一 曩
坝 代 商 业 ＭＯＤ Ｒ Ｕ ＩＥ Ｓ Ｅ ＮＢ ＳＮ Ｓ
表。
２ 优化 目标 函数和适 应度函数的确定 采用公 式（ ） ２ 作为 目标函数 的计算依
据。
又效率低下 的手工作业 中解放 出来是整
个 交通 行 业 亟 需解 决 的 问题 。 本文 Hale Waihona Puke 立 ｆ） （ Ｘ、
一
…
ｉ
【
‰
（） ２
、
式中 ，ｎ是公交线路 的总站数 ，ｉ 是 ｌ ｌ 天 内车 队发车 的总班 次，Ｔｉ为第 ｊ ｊ 辆车 遗 传操作 ，从 而实现 了公 交信息管理 系 到 达 公 交 线 路 第 ｉ 的 时 间 ，ｔ ｋ是 第 ｉ 站 ｉ ｊ 站 统 中 的 职 能静 态 调 度 。 第 ｌｌ 卜 辆车开 出后第 ｋ个乘客 的到达 时间 ， 式 （） 达 的 是 一 天 之 内某 路 公交 线 路 ～所 ２表 ｈ 【 关键词】 有 乘 客 总 等 待 时 间 。 式 中 的下 标 ｋ没 有 上 遗传算 法 ；信息化 ；智 能调度 限 ，因为 任 一车 站在 任 意 两 辆 运 营 车 之 间 到 达 该 站 等 车 的 人 数 是 不 定 的 。 容 易 知 公 交 车辆 智 能调 度 公 交车 辆 运 营 调 度 通 常 指 ： ①原 始 调 道 ，目标函数值 越小 ，即乘客的等待时 间 度 ，车 辆 计 划 安 排 ，称 为 静 态 调 度 。 ② 由 越 短 ，服 务 水 平 越 高 。因 此 在 遗 传 算 法 计 １ ２ 于路况信息或突发事件 ，原始调度必 须做 算 过 程 中 ，固 定 总 班 次 ｉ，通 过 一 代 一 代 的遗传 寻求使 目标函数值 最小 的个 体 ｘ， 修 改 、更 新 ，称 动 态调 度 。 为 设 计 … 个 具 该个体对应 的表 现型 ｘ就是智能排班过程 有 实 际应 用 的 公 交 车 辆 智 能 调 度 系统 ，必 要采用智能化算法来求解车辆运营调度优 要 给 出 的最 优排 班 结 果 。 在保证运营 效率 的情况下寻求乘客总 化 问题 ， 提高 其快 速性 ， 足应 用需 求 。 以 满 对 于 静 态 调 度 ，考 虑 到 平 峰 和 高 峰 相 等 待 时 间 最 少 和 在 保 证 服 务 水 平 的 前 提 下 应的发车间隔 ，制定车辆的计划安排 ；对 使车队运营效率最高其实是一个问题 的两 于动态调度 ，主要是基 于实时收集车辆上 方面 。从算法实现的角度来看 ，第一种寻 传信息 ，包括客流量 ，报警信息等对车辆 优标准 更容易通过 遗传算法 实现 。 因此 ， 运 营 进 行 动 态 实 时 调 整 以满 发事 件 。如 在 排班 问题 就描 述 为在 总班 次一 定 的情 况 使（） 高峰期加车 ，车辆 中途故 障时 的调 车等 。 下 ， ２式所示 的 目标函数值 最小 的寻优 问题 。在 实 际运 算 中 ，总 班 次 ｍ＝１８ ９ 。数 字描述如下 ： 二 基 于 遗 传 算 法 的公 交 管理 系统
出租车调度优化问题的模型建立与算法研究
出租车调度优化问题的模型建立与算法研究摘要：随着城市交通的日益拥堵，出租车调度优化问题变得尤为重要。
本文将对出租车调度问题进行建模，并提出了一种基于遗传算法的优化算法来解决这一问题。
通过模拟实验和对比分析，验证了该算法的有效性和可行性。
本研究为出租车调度问题提供了一种新的解决思路和方法。
1. 引言出租车在城市中扮演着重要的角色，但调度问题一直是制约其效率的主要因素。
出租车调度问题可以视为是一个典型的组合优化问题，即在给定一定的出租车数量和乘客需求的情况下，如何合理地安排出租车的行驶路线和接送乘客的顺序，以最大程度地提高整体效率。
2. 模型建立2.1 基本假设为了简化问题，我们做出以下基本假设：- 单一城市区域：将城市划分为若干个区域，每个区域内的出租车可以任意调度，但不跨越区域。
- 区域划分：根据乘客需求和出租车分布情况，采用聚类算法将城市划分为不同的区域。
- 出租车数量固定：假设出租车的数量是固定的，不考虑车辆调度和分配问题。
2.2 问题建模我们将出租车调度问题建模为一个多旅行商问题（MTSP）。
- 节点定义：将乘客的出发地点、目的地和出租车的起始位置作为问题的节点。
- 路线约束：每辆出租车只能进行一次往返行程，即每个节点最多只能被访问两次。
- 目标函数：将总行驶时间作为目标函数，最小化出租车的总行驶时间。
3. 优化算法设计为了解决出租车调度问题，本文采用了遗传算法作为优化算法。
遗传算法是一种模拟生物进化的优化算法，通过模拟自然进化的过程，搜索最优解。
具体步骤包括：- 初始化种群：随机生成初始解，表示出租车的调度方案。
- 适应度评价：根据目标函数计算每个解的适应度值，代表解的优劣程度。
- 选择操作：采用轮盘赌选择算法选择优秀的个体作为父代。
- 交叉操作：通过交叉操作生成新的个体，用于产生下一代。
- 变异操作：对个体进行变异操作，增加种群的多样性。
- 重复进化：重复进行选择、交叉和变异操作，直到满足终止条件。
遗传算法在物流配送车辆优化调度中的应用
遗传算法在物流配送车辆优化调度中的应用遗传算法是一种模拟自然界遗传机制的优化算法，常被用于解决复杂的优化问题，如物流配送车辆的优化调度。
物流配送车辆的优化调度问题是指在满足各种约束条件下，合理安排运输车辆的路径和顺序，以最大程度地提高运输效率、降低成本。
在这个过程中，遗传算法能够用来最优解，从而优化配送车辆调度。
遗传算法通过模仿自然选择、交叉和变异等基本生物学原理，在优化空间中寻找最佳解。
物流配送车辆优化调度问题可以通过遗传算法的基本流程来解决：1.初始化种群：将问题抽象为一组染色体，每个染色体代表一个可能的解（代表车辆的路径和顺序）。
初始种群通过随机生成进行初始化。
2.适应度评估：根据问题的特定条件，计算每个染色体的适应度值，用于评估其质量。
适应度值可以基于目标函数（如最短路径或最小成本）来定义。
3.选择操作：根据适应度值，选择一部分优秀的染色体来产生下一代。
常用的选择操作有轮盘赌选择和竞争选择等。
4.交叉操作：选取两个染色体作为父本，通过交叉操作生成子代。
交叉操作可以通过随机选取交叉点，将两个父本的部分基因进行交换。
5.变异操作：对新生成的子代进行变异操作，增加种群的多样性。
变异操作可以通过随机选择部分基因，并随机改变其值。
6.更新种群：用新生成的子代替代原有的染色体，形成新的种群。
7.重复步骤2至6，直到达到停止条件（如达到最大迭代次数或找到满足要求的解）。
通过迭代优化，遗传算法能够找到最佳的车辆路径和顺序，以实现物流配送的效率最大化和成本最优化。
1.并行处理：遗传算法的基本操作可以并行计算，提高了效率。
2.灵活性：遗传算法可以处理复杂的约束条件，如不同车辆的载重限制、时间窗口约束等。
3.鲁棒性：遗传算法是一种启发式算法，不容易陷入局部最优解，能够在多个起始点进行。
4.可拓展性：遗传算法可以与其他优化算法结合，如模拟退火算法、蚁群算法等，进一步提高效率。
遗传算法在物流配送车辆优化调度中的应用已取得了很好的效果。
基于遗传算法求解作业车间调度问题本科毕业设计论文
基于遗传算法求解作业车间调度问题摘要作业车间调度问题(JSP)简单来说就是设备资源优化配置问题。
作业车间调度问题是计算机集成制造系统(CIMS)工程中的一个重要组成部分，它对企业的生产管理和控制系统有着重要的影响。
在当今的竞争环境下，如何利用计算机技术实现生产调度计划优化，快速调整资源配置，统筹安排生产进度，提高设备利用率已成为许多加工企业面临的重大课题。
近年来遗传算法得到了很大的发展，应用遗传算法来解决车间调度问题早有研究。
本文在已有算法基础上详细讨论了染色体编码方法并对其进行了改进。
在研究了作业车间调度问题数学模型和优化算法的基础上，将一种改进的自适应遗传算法应用在作业车间调度中。
该算法是将sigmoid函数的变形函数应用到自适应遗传算法中，并将作业车间调度问题中的完工时间大小作为算法的评价指标，实现了交叉率和变异率随着完工时间的非线性自适应调整，较好地克服了标准遗传算法在解决作业车间调度问题时的“早熟”和稳定性差的缺点，以及传统的线性自适应遗传算法收敛速度慢的缺点。
以改进的自适应遗传算法和混合遗传算法为调度算法，设计并实现了作业车间调度系统，详细介绍了各个模块的功能与操作。
最后根据改进的编码进行遗传算法的设计，本文提出了一种求解车间作业调度问题的改进的遗传算法，并给出仿真算例表明了该算法的有效性。
关键词：作业车间调度；遗传算法；改进染色体编码；生产周期Solving jopshop scheduling problem based ongenetic algorithmAbstractSimply speaking, the job shop scheduling problem(JSP) is the equipment resources optimization question. Job Shop Scheduling Problem as an important part of Computer IntegratedManufacturing System (CIMS) engineering is indispensable, and has vital effect onproduction management and control system. In the competion ecvironment nowadays, how touse the assignments quickly and to plan production with due consideration for all concernedhas become a great subject for many manufactory.In recent years,the genetic algorithms obtained great development it was used to solve the job shop scheduling problem early.This paper discusses the chromosome code method in detail based on the genetic algorithms and make the improvement on it. Through the research on mathematics model of JSP and optimized algorithm, theimproved adaptive genetic algorithm (IAGA) obtained by applying the improved sigmoidfunction to adaptive genetic algorithm is proposed. And in IAGA for JSP, the fitness ofalgorithm is represented by completion time of jobs. Therefore, this algorithm making thecrossover and mutation probability adjusted adaptively and nonlinearly with the completiontime, can avoid such disadvantages as premature convergence, low convergence speed andlow stability. Experimental results demonstrate that the proposed genetic algorithm does notget stuck at a local optimum easily, and it is fast in convergence, simple to be implemented. the job shop scheduling system based on IAGA and GASH is designed andrealized, and the functions and operations of the system modules are introduced detailedly. In the end ,according to the code with improved carries on the genetic algorithms desing, this paper offer one improved genetic algorithms about soloving to the job shop scheduling problem, and the simulated example has indicated that this algorithm is valid.Keywords: jop shop scheduling; genetic algorithm; improvement chromosome code; production cycl毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
遗传算法在车辆调度优化问题中的研究
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遗传算法车辆!!!(Z)
系统工程课程论文（报告、案例分析）院系研究生院专业物流工程班级物流工程1班学生姓名金骁学号 1408524004任课教师张方凤2015 年 1 月 5 日摘要物流(Logistics)是20世纪发展起来的一门新兴学科,自产生以来就显示出了强大的生命力,成为当代最活跃、最具有影响力的新学科之一。
物流作为社会经济活动的基础被誉为“未开发的黑色大陆”,企业的“第三利润源泉”,受到越来越多的关注。
尤其是互联网技术的出现和发展,以信息技术为基础的物流服务在全球迅速崛起,物流信息化受到空前重视,使得物流现代化的发展产生了巨大的飞跃。
物流本身所具有的开放性、全球性、低成本和高效率等特点,能够更好地满足现代商业发展的要求,推动社会经济的进步。
世界各国都越来越重视物流的发展,尤其是在工业发达国家,物流的发展倍受关注,物流管理与物流技术己经得到了广泛的应用。
在物流系统中，配送环节是首要的。
一个车辆集合和一个顾客集合，车辆和顾客各有自己的属性，每辆车都有容量，所装载货物不能超过它的容量。
在车辆的运输过程中，选择最佳的运输路径，降低成本，优化资源配置成为重中之重。
本文以遗传算法作为基础，分析解决车辆运输过程中的路径问题。
关键词：配送系统; 遗传算法; 车辆路径问题。
第一章配送系统配送是物流系统中运输环节衍生出来的功能，是整个物流业十分重要的一环。
配送业务包含了很多方面的内容，如拣选，分货等等。
同时，为了获得最大效益，物流企业都在尽可能的降低配送成本，优化配送系统。
物流配送的核心部分是配送车辆调度问题。
物流配送车辆调度问题是指:在给定运输任务的条件下,如何派车,组织运输,使空驶里程最少,运输成本最低。
通过优化车辆调度方案,可以降低物流配送成本。
因此,应用现代数学方法及计算机快速求解优化调度方案是国内外专家普遍探讨的重要课题。
车辆路径问题(Vehicle Routing Problem ,VRP)是物流配送车辆调度中具有广泛应用的优化联合问题,是物流配送过程中的关键问题,是运筹学与组合优化领域的热点问题,在现代物流中居于中心地位。
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摘要近年来，物流作为“第三方利润的源泉”受到国内各行业的极大重视并得到了较大的发展。
在高度发展的商业社会中，传统的VSP算法已无法满足顾客需求对物流配送提出的要求，于是时间窗的概念应运而生。
带有时间窗的车辆优化调度问题是比VSP复杂程度更高的NP难题。
本文在研究物流配送车辆优化调度问题的基础上，对有时间窗的车辆优化调度问题进行了分析。
并对所采用的遗传算法的基本理论做了论述。
对于有时间窗的非满载VSP问题，将货运量约束和软时间窗约束转化为目标约束，建立了非满载VSP模型，设计了基于自然数编码，使用最大保留交叉、改进的反转变异等技术的遗传算法。
经实验分析，取得了较好的结果。
由于此问题为小组成员共同研究，本文重点论述了本人完成的关于适应度函数和变异操作的部分。
关键词：物流配送车辆优化调度遗传算法时间窗AbstractRecent years, logistics, taken as "third profit resource”, has been developing rapidly. In the developed commercial society, traditional VSP algorithm have been unable to meet the requirement that Quick Response to customer demand had brought forth, then the conception of Time Window has come into being. The vehicle-scheduling problem with time window is also a NP-hard problem being more complicated than VSP.This text has been researched to the vehicle-scheduling problem with time window on the basis of researched to logistic vehicle scheduling problem. And it has explained the basic theory of genetic algorithm.On the VSP with time window, while the restraints of capacity and time windows are changed into object restraints, a mathematic model is established. We use technique such as maximum preserved crossover and design genetic algorithm on nature number, which can deal with soft time windows through experimental analysis, have made better result. Because this problem was studied together for group members, this text has expounded the part about fitness function and mutation operator that I finished.Key words:logistic distribution vehicle scheduling problem genetic algorithm time windows目录摘要 (I)Abstract (II)目录......................................................................................................... I II 引言.. (1)第1章概述 (2)1.1研究背景 (2)1.2物流配送车辆优化调度的研究动态和水平 (4)1.2.1 问题的提出 (4)1.2.2 分类 (5)1.2.3 基本问题与基本方法 (6)1.2.4 算法 (6)1.2.5 货运车辆优化调度问题的分类 (8)1.3 研究的意义 (9)1.4 研究的范围 (10)第2章有时间窗的车辆优化调度问题(VSPTW) (11)2.1 时间窗的定义 (11)2.2 VSPTW问题的结构 (13)第3章遗传算法基本理论 (14)3.1 遗传算法的基本原理 (14)3.1.1 遗传算法的特点 (14)3.1.2 遗传算法的基本步骤和处理流程 (15)3.1.3 遗传算法的应用 (16)3.2 编码 (17)3.2.1二进制编码 (18)3.2.2Gray编码 (18)3.2.3实数向量编码 (18)3.2.4排列编码 (19)3.3 适应度函数 (19)3.3.1 目标函数映射成适应度函数 (19)3.3.2 适应度定标 (20)3.4 遗传算法的基因操作 (21)3.4.1 选择算子 (21)3.4.2 交叉算子 (22)3.4.3 变异算子 (25)3.5 遗传算法控制参数设定 (28)第4章遗传算法求解有时间窗非满载VSP (30)4.1 问题描述 (30)4.2 数学模型 (31)4.2.1 一般VSP模型 (31)4.2.2 有时间窗VSP模型 (32)4.3 算法设计 (33)4.3.1 算法流程图 (33)4.3.2 染色体结构 (33)4.3.3 约束处理 (35)4.3.4 适应度函数 (36)4.3.5 初始种群 (36)4.3.6 遗传算子 (36)4.3.7 控制参数和终止条件 (37)4.4 算法实现 (39)4.5 实验及结果分析 (39)4.5.1控制参数选定 (39)4.5.2实例实验 (43)4.5.3实例数据 (44)4.5.4实例数据分析 (44)结论 (45)参考文献 (47)谢辞 (48)引言随着市场经济的发展，大量经营规模较大的制造企业和商业企业纷纷建立起配送中心向商品流通效率化发起挑战，与此同时，相当部分的大型运输、仓储和航运企业开始转向第三方物流经营。
此外，我国具有强大物流配送资源优势的邮政业更是在递送包裹的基础上为企业、商家和电子商务网站积极开展配送业务。
物流配送开始在我国迅速兴起发展起来，对物流配送的研究引起了国内物流专家学者的广泛关注。
目前国内采用遗传算法解决物流配送的车辆优化调度问题的研究还处在起步阶段。
本文针对客户提出时间约束这一配送需求，对有时间窗的物流配送车辆优化调度问题（VSPTW）进行数学分析，研究探索性能更强的解决VSPTW 的遗传算法。
本文第1章研究目前物流配送车辆优化调度问题的研究动态和水平；第2章进一步研究有时间窗的物流配送车辆优化调度问题；第3章阐述和研究所采用遗传算法的基本理论；第4章详细论述如何采用遗传算法解决有时间窗的物流配送车辆优化调度问题并通过实验数据分析所采用改进的遗传算法的性能。
第1章 概 述1.1 研究背景随着社会主义市场经济的发展，在经济大循环中提高经济运作效率的物流对经济活动的影响日益明显，越来越引起人们的重视。
据中国物流信息中心统计测算，2004年，全国社会物流总额达38.4万亿元，同比增长29.9%(按现价计算)，增幅比上年同期提高2.9个百分点。
虽然我国物流发展持续加速，但与国民经济发展的要求还相差甚远，这就要求我们对物流产业的各个环节进行研究。
配送是物流中一个重要的直接与消费者相连的环节。
我国国家标准《物流术语》中对配送的定义是：“在经济合理区域范围内，根据用户要求，对物品进行拣选、加工、包装、分割、组配等作业，并按时送达指定地点的物流活动［７］。
”配送是在集货、配货基础上，按用户要求，包括种类、品种搭配、数量、时间等方面的要求所进行的运送，是“配”和“送”的有机结合形式，其主要功能是输送。
配送的流程一般如下图所示。
图1-1 配送流程图在传统的配送系统中，由于商品的需求量及种类较少，零售商可凭借较多的存货及较常的定货周期来减少供货商的配送频率，以降低运输成本。
但是在现代的配送系统中，零售商为了减少资金积压及提供多样化的商品，势必要减少各种商品的存货数量，而同时又必须考虑到提供最好的服务品质(不允许缺货)。
物流中心的功能就在于对商品的仓储与运输进行有效的统筹规划以降低配送成本。
所谓“物流中心”，根据美国物流管理协会(The Council of Logistics Management, CLM)定义：“以适合顾客要求为目的，对原物料、在制品、制成品与其相关信息，从产地到消费者的间的流程与保管，为求有效率且最小的机会成本，而进行计划、执行、控制的场所(Depot) ”。
在物流配送系统中，物流配送中心的成立可有效的简化配送程序与减少配送的频率，以i 个供应商和j 个零售商为例，传统的配送模式是假设j 个零售商的需求都是由i 个供应商自行配送，则一共有i×j 次的运送，如图1-2所示。
假设零售商与供应商之间通过一个物流配送中心来配送，则只需i+j 次配送，如图1-3所示，如此一来即可减少(i×j-(i+j))的配送次数，当供应商与零售商数目越多，节省的配送次数也就会越多。
图1-2 传统的物流配送模式 物流中心配送作业的重点是如何将车辆有效的使用并决定其最经济的行驶路线图，使商品能在最短的时间内送到顾客的手中。
国外将此类问题称之为Vehicle Scheduling Problem ，简称为VSP 问题。
该问题一般定义为:对一系列装（卸）货点，组织适当的行车线路，使车辆有序的通过它们，在满足一定的约束条件(如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等)下，达到一定的目标(如路程最短、费用最少、时间尽量少、使用车辆数尽量少等)［３］。
图1-3 以物流中心为主的配送模式1.2 物流配送车辆优化调度的研究动态和水平1.2.1 问题的提出物流配送车辆优化调度问题最早是由Dantzig 和Ramser 于1959年首次提出，自此，很快引起运筹学、应用数学、组合数学、图论与网络分析、物流科学、计算机应用等学科的专家与运输计划制定者和管理者的极大重视，成为运筹学与组合优化领域的前沿与研究热点问题。
各学科专家对该问题进行了大量的理论研究及实验分析，取得了很大的进展。
国外对物流配送车辆优化调度问题作了大量而深入的研究，例如早在1983年Bodin, Golden 等人在他们的综述文章中就列举了700余篇文献。