基于改进遗传算法的冷链物流路径优化

遗传算法及在物流配送路径优化中的应用在当今快节奏的商业环境中，物流配送的效率和成本成为了企业竞争的关键因素之一。

如何找到最优的配送路径，以最小的成本、最短的时间将货物准确送达目的地，是物流行业一直以来面临的重要挑战。

遗传算法作为一种强大的优化工具，为解决物流配送路径优化问题提供了新的思路和方法。

一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的随机搜索算法。

它模拟了生物进化的过程，通过不断地生成新的个体（解决方案），并根据适应度函数对个体进行评估和选择，逐步进化出最优的个体。

在遗传算法中，每个个体通常由一组编码表示，这组编码可以是二进制数、整数、实数等。

适应度函数用于衡量个体的优劣程度，它与问题的目标函数相关。

例如，在物流配送路径优化中，适应度函数可以是配送路径的总长度、总成本或总时间等。

遗传算法的主要操作包括选择、交叉和变异。

选择操作根据个体的适应度值，从当前种群中选择一部分优秀的个体作为父代，用于生成下一代个体。

交叉操作将父代个体的编码进行交换和组合，产生新的个体。

变异操作则对个体的编码进行随机的改变，以增加种群的多样性。

通过不断地重复这些操作，种群中的个体逐渐进化，适应度值不断提高，最终找到最优或接近最优的解决方案。

二、物流配送路径优化问题物流配送路径优化问题可以描述为：在给定的配送网络中，有若干个配送中心和客户点，每个客户点有一定的货物需求，配送车辆有容量限制和行驶距离限制，要求确定一组最优的配送路径，使得配送成本最低、时间最短或其他目标最优。

这个问题具有复杂性和约束性。

首先，配送网络可能非常庞大，客户点数量众多，导致可能的路径组合数量呈指数增长。

其次，车辆的容量限制和行驶距离限制等约束条件增加了问题的求解难度。

传统的优化方法在处理这类大规模、复杂约束的问题时往往效果不佳，而遗传算法则具有较好的适应性。

三、遗传算法在物流配送路径优化中的应用步骤1、问题建模首先，需要将物流配送路径优化问题转化为适合遗传算法求解的形式。

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CCLMIS及遗传算法的城市冷链物流配送路线成本最优化研究[摘要] 本文通过tsp旅行商问题模型,构建城市冷链物流的配送路线优化模型,利用改进的遗传算法,求解最优结果,达到路程成本最低的目标。

结合gis系统强大的城市道路实时信息管理能力,分析路程与通行时间的关系,通过单位路程成本因子和单位时间成本因子比较。

选择合适的道路和时间,进行人工辅助优化配送路线,达到切合实际的配送路线优化方案。

[关键词] cclmis 冷链物流配送优化遗传算法当前,中国冷链物流发展中遇到的关键问题是信息技术不能满足现代企业服务的需要,特别是结合冷链物流管理信息系统的成本控制方面,由于信息技术和管理水平的原因,导致中国冷链物流的运营成本很高,竞争力低下,行业不成熟。

由于城市冷链物流的专业性和运作始终与能耗相关,温度和成本难以控制,因此城市冷链物流配送信息系统的核心是配送路线优化和成本控制。

通过研究配送路线优化方案和配送成本,能够很好地解决我国冷链物流行业发展中遇到的问题。

1 冷链物流概述冷链物流又称低温物流,是指冷藏冷冻类食品在生产、贮藏运输、销售,到消费前的各个环节中始终处于规定的低温环境下,以保证食品质量,减少食品损耗的一项特殊的物流形式。

根据西方发达国家的发展经验,人均gdp达到4000美元后,冷冻冷藏食品市场将呈现快速发展。

2009年,我国人均gdp达到3711美元,由西方发达国家经验可知,中国冷链物流行业将进入一个快速发展时期。

2 城市冷链物流配送的特点城市冷链物流在低温中运作,运作过程始终与能耗相关,控制冷链物流运作成本至关重要。

城市配送是冷链物流的核心,决定了冷链物流的整体水平和竞争力。

城市冷链物流配送是路线距离、配送时间最短,温度合适,成本最低的配送组合。

通过优化配送路线,缩短配送时间,降低冷链物流的整体运作成本,提高冷链物流的核心竞争力。

3 城市冷链物流配送成本分析在以往的大多数配送路线优化研究中,以路程最短为目标,只考虑了路程成本最低的理想情况。

基于遗传算法的生鲜配送的路径优化问题
随着生活水平的提高和人们对健康食品的需求增加，生鲜配送业务的需求量也在逐渐
增加。

生鲜配送行业的一个常见问题是如何优化配送路线，以便在最短的时间内将货物送
到目的地同时减少配送成本。

因此，针对这个问题，提出了基于遗传算法的生鲜配送的路
径优化问题。

生鲜配送的路径优化问题可以转化为求解多源最短路径问题。

为了在最短的时间内完
成配送任务，需要确定起点和终点以及途中经过的中间点，将它们组合在一起形成一条路径。

因此，该问题可以被视为一个背包问题，其中货物的重量代表行程中所需的时间。

在遗传算法中，问题空间中的每个个体被表示为一个染色体，染色体由基因组成。

对
于生鲜配送的路径优化问题，染色体可以表示为一系列的货物分配方案，而每个基因则表
示分配给货物的路线。

通过不断地进化和交叉，可以生成新的个体，从而得到最优解。

在种群进化过程中，每个个体都被分配一个适应值来衡量它的性能。

适应值越高，表
示该个体的解越优。

通过遗传算法的操作，能够不断迭代，从而不断优化解，从而得到最
佳解。

总之，生鲜配送的路径优化问题是一个寻求最短路径的问题，可以被视为一个背包问题。

采用基于遗传算法的方法，可以找到最优的配送路径，从而使配送时间和成本最小化。

这种方法可以有效地提高生鲜配送行业的效率和质量，为人们的生活带来更多便利。

---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印--- 摘要 ...................................................................... ABSTRACT .................................................................. 第1章绪论 .. (1)1.1 研究背景 (1)1.2 研究目的和意义 (1)1.2.1 研究目的 (1)1.2.2 研究意义 (2)1.3 国内外研究现状 (2)1.3.1 国外研究现状 (2)1.3.2 国内研究现状 (3)1.4 研究内容 (4)第2章相关理论 (5)2.1 配送的基本理论 (5)2.1.1 配送的概念 (5)2.1.1 配送的特点 (5)2.2 冷链物流相关理论 (5)2.2.1 冷链物流定义 (5)2.2.2 冷链物流特点 (5)2.2.3 冷链物流构成 (5)2.3 车辆配送路径问题 (6)2.3.1 车辆路径问题定义 (6)2.3.2 车辆路径问题分类 (7)2.3.3 车辆路径问题要素 (7)第3章 J公司冷链物流配送现状及路径问题分析 (9)3.1 J公司简介 (9)3.2 J公司冷链物流配送现状 (9)3.2.1 配送中心的主要设备 (9)3.2.2 配送中心的主要功能 (9)3.2.3 配送作业流程 (10)3.2.4 配送网络分布 (11)3.2.5 配送路径方案 (12)3.3 公司冷链物流配送问题 (13)3.4 公司冷链物流配送路径问题分析 (14)第4章配送路径的优化求解 (16)4.1 J公司冷链物流配送路径优化问题描述 (16)4.2 节约里程法描述 (16)4.2.1 节约里程法概述 (16)4.2.2 节约里程法运算步骤 (16)4.3 基本假设与变量定义 (17)4.3.1 基本假设 (17)4.3.2 变量定义 (17)4.4 节约里程法求解 (18)4.4.1 基础数据收集 (18)4.4.2 求解过程 (20)4.4.3 Matlab验证结果 (35)第5章配送路线优化管理的成效分析 (39)5.1 路线优化管理的成效分析 (39)5.1.1 公司路线优化前后路程对比分析 (39)5.1.2 公司路线优化前后车辆利用效率对比分析 (40)5.1.3 公司路线优化前后成本对比分析 (41)5.2 路线优化后的管理启示 (43)5.2.1 加强管理流程优化 (43)5.2.2 提高公司的信息化处理 (43)5.2.3 加强资源的合理运用 (44)总结 (45)参考文献 (46)致谢 (48)第1章绪论1.1 研研研研物流作为一个服务性的行业，需要通过自身高质量的服务来提高客户的满意度，进而为公司，企业带来利润。

基于遗传算法的物流路径优化研究随着现代物流技术的发展，物流路径优化已成为研究热点之一。

如何通过科学的方法、有效地降低物流成本，提高效率，从而能够在市场竞争中占据优势地位，这是每一个物流商家必须要面对的问题。

其中，遗传算法作为一种优化方法，成为了近年来物流路径优化的研究领域的重点。

基于遗传算法的物流路径优化遗传算法是借鉴了生物进化过程中的基因遗传机制和自然选择规律，结合计算机科学和数学理论形成一种计算优化过程的数学优化方法。

其核心就是一个基因编码和一个适应度函数的构成。

将问题转化为遗传编码，然后通过交叉、变异等操作，产生新的个体，并通过适应度函数的评估来筛选优秀的遗传结构，逐步优化结果。

在物流路径优化中，遗传算法通过计算机模拟、重复寻找最优解的方式，达到优化路径的目标。

物流路径优化的挑战物流路径是物流过程中的基础环节，它直接影响到物流效率和成本。

而物流路径不仅要考虑到物流节点间间距、时序，还要考虑一系列的限制因素，比如运输方式、装卸时间、货物特性、路线限制等。

几乎所有的限制都表示一个多维的问题，这种问题一般是NP-hard问题，因此利用传统的求解方式达到最优解是十分困难的。

基于遗传算法的物流路径优化研究遗传算法优化物流路径是一个很有意义的研究领域，通过引入遗传算法的概念，可以将复杂的物流路径问题转换成遗传编码，从而在遗传时得到合适的答案。

在遗传算法的基础上，研究人员如何通过改变基因的类型、基因位点数、交叉和变异等系数，以及构建计算的适应度函数，达到优化结果的目标，同时满足实际物流过程的需要。

一个简单的实例：某快递公司的物流路径优化某快递公司在北京有很多家网点，如何选择最优的物流路线进行配送，降低配送成本、提高效率，是快递公司需要处理的难题之一。

假设快递公司现有5个网点需要配送货物，如果直接连接每个网点，形成的路径有120种可能情况，这种情况下，采用穷举法寻找最优解的时间复杂度是指数级增长的，不可行。

基于遗传算法的物流配送路径优化技术研究物流配送是指将货物从供应商处运送到客户处的过程，它是现代供应链管理中重要的环节之一。

在日益复杂和竞争激烈的商业环境下，高效的物流配送路径成为企业获取竞争优势的关键。

然而，不同的运输线路和运输方式使得物流配送路径的选择具有挑战性。

基于遗传算法的物流配送路径优化技术为解决这一问题提供了一种有效的方法。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。

它通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，逐步优化问题的解。

在物流配送路径优化中，遗传算法可以用来寻找最优的路径组合，以降低配送成本、缩短配送时间、提高配送效率。

首先，物流配送路径优化问题可以被建模为一个旅行商问题（TSP）或车辆路径问题（VRP）。

TSP是指旅行商沿着若干城市之间的路径依次访问每个城市，并返回出发地的问题。

VRP是指一组拥有相同容量的车辆从中心点出发，依次访问若干客户点并返回中心点的问题。

这两个问题都是NP难问题，传统的解法往往耗时且无法保证得到全局最优解。

而基于遗传算法的优化技术则可以在较短的时间内找到较优的解。

其次，遗传算法的基本步骤包括个体编码、初始化种群、适应度评估、选择操作、交叉操作和变异操作。

个体编码是将解决方案表示为染色体的过程。

对于TSP问题，可以使用二进制编码或城市编号序列编码。

对于VRP 问题，可以使用二进制编码或路径编号序列编码。

初始化种群是产生初始解的过程，一般使用随机生成的方式。

适应度评估是根据问题的目标函数，计算每个个体的适应度值。

选择操作是通过一定的策略，从当前种群中选择优秀个体用于交叉和变异。

交叉操作是将两个个体的基因信息进行交换，产生新的个体。

变异操作是对个体的某一位置进行基因信息的变换。

通过迭代执行上述步骤，遗传算法能够不断优化解空间，直至找到较优的解。

最后，基于遗传算法的物流配送路径优化技术还可以结合其他技术手段，进一步提高优化的效果。

例如，可以将遗传算法与模拟退火算法相结合，通过模拟退火操作来增加算法的全局搜索能力。

基于遗传算法的鲜奶冷链物流配送路径优化作者：张培武忠来源：《市场周刊》2018年第03期摘要：随着物流领域的不断发展，越来越多的方法可用于解决VRP问题，其中，启发式人工智能算法更是得到了巨大的发展。

笔者首先对背景公司的配送现状进行了简要分析，然后分别用节约法和遗传算法对实例进行优化求解并得出结果，其中遗传算法的求解过程是借助Matlab软件实现的。

最后，将两种方法求得的结果进行综合比较，发现在同样的条件下，遗传算法能够更好地实现对配送路径的优化。

关键词：车辆路径优化;节约法;遗传算法中图分类号：F252 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文献标识码：A ; ; ; ; ; ; ; 文章编号：1008-4428（2018）03-15 ;-03一、引言车辆路径优化问题（Vehicle Routing Problem），简称VRP问题，指的是已知配送中心的位置和客户需求点的位置、需求量，并且已知配送中心所拥有的一定数量的配送车辆的载货量和容量，在满足一定的约束条件前提下，以特定的优化指标（距离最短、时间最短等）为目标，合理安排车辆的配送方案。

文章以一鸣真鲜奶吧为背景，对其在杭州市江干区的一鸣真鲜奶吧的配送路径进行优化。

一鸣真鲜奶吧隶属于浙江一鸣食品股份有限公司。

浙江一鸣食品股份有限公司主要生产经营与乳制品有关的产品，其打造的泰顺高山牧场的奶源保证了产品的质量。

目前，温州地区80%的奶源都由一鸣供应，为了提升奶源的质量，一鸣创建了全方位的牧业管理体系，集牧草种植、牧场管理、乳牛饲养、饲料加工等为一体，并且率先实行了“公司+农户”的生产方法，利用当地劳动力来维持牧场的日常生产，在节省劳动力的同时也带动了当地经济的发展。

其采用招商加盟模式运营的一鸣真鲜奶吧由于新鲜的奶源、独特的产品而广受欢迎，店铺已经多达五百多家，利润颇丰。

二、配送存在的问题（一）车辆路线选择的经验操作性较强公司的物流长途上主要依赖与其他物流配送公司的合作，而短途配送则是雇有专门的司机，对司机的专业知识水平要求较低，司机每天配送一次，每个司机固定地负责一个区域，由于对时间没有硬性要求，因此他们并不会也无法对配送线路问题进行系统的研究和优化，因此经验操作的成分较高。

我国冷链物流在发展过程中，出现了众多问题，其中导致成本过高的重要原因之一就是配送路径缺乏科学性。

相关人员应加强对期的研究，积极寻求能够保证成本最低的最优路径。

现阶段我国在这一方面主要采用了C-W 节约算法、改进遗传算法等方法进行路径的优化，并还在积极研究更有效的方法。

一、遗传算法的改进1.基本概念该算法是自然界进化机制的模拟，中心思想是优胜劣汰。

整体思路是在每一代物种中选择具有代表性的个体，它拥有优秀的遗传基因，和较高的适应自然界的指数，父辈不仅将优秀的基因遗传给了它，并且在交叉和变异之下，生长出更优秀的基因，对环境的适应能力更强，该个体同其父母相比更加类似最优解。

该算法自身带有较强的适应能力，能够对智能式物流配送车辆路径的优化事项进行整体搜索。

2.基本思想及步骤对自然界不同种群进行遗传的模仿是该算法的中心思想，通过模仿、交叉等方式不断进化不同种群的相关解，并从中找到最优值，知道寻找到最优的个体。

其中编码、设置初始群体遗传操作是主要内容。

首先，编码策略。

应用遗传域内的个体或染色体来代替问题域中的参数，这些个体的构成以基因值为基础；其次，初始群体的随机生成，此处以P 来表示其大小。

种群的大小为N，N 个随机产生的初始解代表着不同的个体，开始迭代由P （0）表示，最终要求的迭代次数的最高值；再次，f （x）为取值函数，能够对适应度进行确定，目标函数在这一过程中具有重要作用，通常处于修正或变形的中心，随后会出现新的函数；最后，应用Ps 代表选择概率、Pc 代表交叉概率、Pm 代表变异概率，通过计算能够促使T 代的遗传迭代实现。

3.改进步骤及意义首先，优化冷链物流配送路径，应编码解向量，不仅要对冷藏车辆数进行确定，还要对单一车辆的服务对象数量和服务顺序进行明确，因此自然编码是最主要的方式；其次，初始重群的随机产生，优化路径时能够随机生成多个初始种群；再次，适应度函数的确定。

该函数能够对个解优劣性进行评价，对下一代种群概率进行确定。