改进遗传算法在物流车辆路径领域的应用研究

论文摘要

近年来,物流配送业务受到了国内各个行业的重视并获得了迅速的发展。在物流配送业务中,配送车辆路径的优化问题是个关键问题,有效地解决该问题,能够提高物流配送业的服务水平和服务质量,为企业创造更大的经济效益。本文在分析物流车辆路径问题以及遗传算法的相关理论和方法的基础上,针对动态车辆路径问题的模型描述展开研究,将动态车辆路径问题看作是一个复杂的组合优化问题进行求解,采用优化初始种群、自动调整交叉率和变异率,以及改进改进遗传操作OX交叉的交叉方式等技术手段,对遗传算法进行改进,避免遗传算法的“早熟”现象的产生,提高收敛速度,并将改进后的遗传算法应用于动态车辆路径问题的求解中,给出了求解动态车辆路径问题的一个有效算法,同时,通过运行实际数据,验证了算法的有效性。运行结果表明,本文所提出的求解物流车辆路径问题的技术方法是切实可行的,它能够给出物流车辆路径问题的一个相对有效的解。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 引言
• 第1章 物流车辆路径问题
• 1.1 车辆路径问题概述
• 1.1.1 车辆路径问题描述
• 1.1.2 车辆路径问题的分类
• 1.2 动态车辆路径问题
• 1.2.1 问题描述
• 1.2.2 静态与动态车辆路径问题的区别
• 1.2.3 动态车辆路径问题的分类
• 1.2.4 动态车辆路径问题的求解方法
• 第2章 遗传算法及其性能分析
• 2.1 遗传算法简介
• 2.2 遗传算法的理论基础
• 2.3 遗传算法的实现技术
• 2.3.1 编码技术
• 2.3.2 适应度函数的选取
• 2.3.3 遗传操作
• 2.3.4 算法参数确定
• 2.3.5 终止条件
• 2.3.6 遗传算法的主要步骤及流程图
• 2.4 遗传算法存在的问题
• 2.5 遗传算法的性能评价
• 第3章 遗传算法的改进及其应用
• 3.1 动态车辆路径问题的数学模型
• 3.1.1 问题的分类
• 3.1.2 问题的描述
• 3.1.3 问题的数学模型
• 3.2 算法的设计思路和总体流程图
• 3.2.1 算法的设计思路
• 3.2.2 算法的总体流程图
• 3.3 初始策略的算法设计
• 3.3.1 编码的设计
• 3.3.2 初始种群的生成
• 3.3.3 约束条件的检查
• 3.3.4 适应度函数的确定
• 3.3.5 终止条件的判定
• 3.3.6 遗传算子设计
• 3.4 动态策略的算法设计
• 第4章 物流车辆路径问题的算法实现
• 4.1 程序的开发环境
• 4.2 系统的设计
• 4.2.1 系统数据库设计
• 4.2.2 系统基本结构图
• 4.2.3 系统相关类的设计
• 4.2.4 程序的主要模块介绍
• 4.3 应用实例
• 第5章 结论及展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 攻读学位期间公开发表论文
• 致谢