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利用遗传算法优化物流配送路径问题随着物流业的快速发展，物流车辆配送路径问题变得越来越复杂且重要。
如何有效地规划物流车辆的配送路径，是一项值得研究的课题。
而遗传算法则是一种有效的优化物流配送路径问题的方法。
一、遗传算法简介遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传规律的进化算法。
它模仿了生物进化中的遗传和适应机制，通过基因交叉、变异等方式实现对问题解空间进行搜索和优化。
遗传算法被广泛应用于解决优化问题。
二、物流配送路径问题物流车辆的配送路径问题是一种旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP），它的目的是在访问所有的城市的前提下，寻找一条最短的路径来减少行驶距离和时间成本。
在现实中，物流配送路径问题有着复杂的约束条件，例如道路限制、运输量限制、运输时间限制等等。
三、利用遗传算法优化物流配送路径问题1.个体编码在遗传算法中，将每一个解表示为一个个体。
对于物流配送路径问题，个体编码可以使用城市序列表示方案。
城市序列是物流车辆访问所有城市的顺序，例如（1，3，5，2，4）表示物流车辆依次访问城市1、3、5、2、4。
2.适应度函数适应度函数用于评估一个个体在问题空间中的优劣程度，它是一个关于个体的函数。
对于物流配送路径问题，适应度函数可以采用路径长度作为衡量个体的优劣程度指标。
路径长度越短，则说明该个体越优秀。
3.遗传算子遗传算子是遗传算法中的重要组成部分，它包括选择、交叉、变异三种操作。
选择：选取适应度高的个体作为父代进入下一代。
交叉：将两个父代个体的某一部分基因进行交换，得到两个子代个体。
变异：在某个个体中随机地改变一些基因，得到一个变异个体。
4.遗传算法流程遗传算法的流程如下：1）初始化种群2）计算适应度3）选择器4）基因交叉5）基因突变6）生成下一代7）重复步骤2-6，直到达到终止条件5.优缺点优点：1）对于复杂的问题，具有较好的全局优化性能。
2）具有适应力强的特点，能够自适应地进行搜索和优化。
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。
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。
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。
物流配送路线优化中的遗传算法研究引言随着电子商务的快速发展，物流配送问题成为了一个非常重要的研究领域。
物流配送的核心问题是找到最佳的配送路线，以降低成本、提高效率。
而遗传算法作为一种优化算法，已经被广泛应用于物流配送路线的优化中。
本文将重点研究物流配送路线优化中遗传算法的应用。
第一章传统物流配送算法的不足传统的物流配送算法通常使用贪心算法或者动态规划算法来解决配送路线问题。
但是这些算法往往无法得到全局最优解，而且计算复杂度较高。
因此，需要一种更高效、更准确的算法来解决配送路线问题。
第二章遗传算法的原理和流程2.1 遗传算法的原理遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它通过模拟生物进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作，不断优化个体的适应度，最终找到最优解。
遗传算法的主要特点包括随机性、自适应性和并行性等。
2.2 遗传算法的流程遗传算法的流程通常包括初始化、选择、交叉、变异和更新等步骤。
首先，需要初始化一组随机个体作为种群。
然后，通过选择操作，根据个体的适应度选择出一部分个体作为下一代的父代。
接着，对父代个体进行交叉操作，产生新的个体。
同时，还需要对新的个体进行变异操作，引入新的基因。
最后，更新种群，重复执行选择、交叉和变异等步骤，直到满足终止条件。
第三章物流配送路线优化中遗传算法的应用在物流配送路线优化中，遗传算法可以应用于以下几个方面：3.1 车辆路径优化通过遗传算法的选择、交叉和变异等操作，可以优化车辆在配送过程中的路径。
这样可以降低车辆的行驶距离，减少燃料消耗，提高配送效率。
3.2 车辆装载优化遗传算法可以用于优化车辆的装载情况。
通过选择合适的货物进行装载，可以最大限度地利用车辆的空间，减少运载次数，提高运输效率。
3.3 时间窗口约束优化在物流配送中，通常存在时间窗口约束，即要求在指定时间内完成配送任务。
遗传算法可以应用于优化时间窗口约束下的配送路线，使得配送任务能够在规定时间内完成，减少等待时间，提高配送效率。
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。
物流配送路径规划中的遗传算法优化研究随着全球物流业务的不断发展，物流配送路径规划成为了一个重要的问题。
寻找最优的物流配送路径能够有效降低物流成本、简化物流运输过程、提高物流效率。
遗传算法作为一种优化算法，被广泛应用于物流配送路径规划中，以解决规模较大且复杂的优化问题。
本文将对遗传算法在物流配送路径规划中的优化研究进行探讨。
一、物流配送路径规划问题物流配送路径规划问题是在给定一组起点、终点和途经点的情况下，寻找最佳路径的问题。
该问题通常包含多个约束条件，如配送时间窗口、车辆容量限制、道路拥堵等。
由于实际物流配送问题复杂性的增加，传统的求解方法难以满足实际需求。
二、遗传算法及其优势遗传算法是一种基于进化论的优化算法，模拟自然界生物进化的过程进行搜索和优化。
具有以下几个优势：1. 并行性：遗传算法能够并行处理多个个体，并在每一次迭代中找到全局最优解。
2. 自适应性：遗传算法能够根据问题的复杂程度和目标函数的变化，自适应地调整参数。
3. 灵活性：遗传算法可以用于不同类型的优化问题，并灵活适应具体的约束条件。
4. 全局搜索能力：遗传算法通过遗传算子（选择、交叉和变异）实现解空间的全局搜索。
三、遗传算法在物流配送路径规划中的应用1. 问题建模物流配送路径规划问题可以建模为一个旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）。
在TSP中，遗传算法的目标是找到一条经过所有城市且最短的路径。
将物流配送问题转化为TSP问题是合理的，因为两者都涉及到路径的最优化。
2. 解的表示与编码遗传算法中，解表示一组城市的顺序，编码可以采用二进制编码、整数编码或排列编码，这取决于具体的问题。
在物流配送路径规划中，排列编码常常被使用，每个基因表示一个城市，整个染色体表示一条路径。
3. 适应度函数的定义适应度函数用来评估解的质量，即评估一条路径的距离或成本。
在物流配送路径规划中，适应度函数通常考虑配送时间窗口、车辆容量限制等因素，以确保生成的路径满足实际需求。
车辆调度与优化之遗传算法引言：车辆调度和优化是物流和交通领域中的一个重要问题，涉及到如何合理安排车辆的路线和行驶顺序，以最大程度地提高运输效率和降低成本。
遗传算法是一种常用的优化算法，适用于解决车辆调度和路径优化问题。
本文将介绍遗传算法的基本原理和在车辆调度与优化中的应用。
一、遗传算法的基本原理1.1 遗传算法的概述遗传算法是模拟生物进化过程的一种优化算法，通过模拟遗传、变异和选择等生物进化过程，来搜索问题空间内的最优解。
其具体实现过程如下：1）初始化种群：随机生成一组初始解作为种群。
2）评估适应度：根据问题的目标函数，计算每个个体的适应度。
3）选择操作：根据适应度，选择一部分个体作为下一代的父代。
4）交叉操作：通过交换和重组父代的基因，生成新的个体。
5）变异操作：随机改变个体的某些基因，引入新的解。
6）更新种群：用新生成的个体替代部分旧个体，更新种群。
7）迭代终止判断：根据设定的停止条件，判断是否终止迭代。
8）返回最优解：返回适应度最好的解作为最优解。
1.2 遗传算法的优点和局限性遗传算法具有以下优点：- 可以在大规模的问题空间中搜索最优解。
- 适应性强，能够解决多目标问题。
- 具有自适应性，能够适应问题的动态变化。
然而，遗传算法也存在一些局限性：- 需要针对具体问题进行参数调节，选择合适的交叉和变异操作。
- 不能保证全局最优解，可能陷入局部最优解。
- 高维问题中，搜索效率会受到困扰。
二、车辆调度与优化中的遗传算法应用2.1 路线优化在车辆调度中，寻找最优的车辆行驶路线是一个核心问题。
遗传算法可以通过对候选路线的交叉和变异操作，搜索潜在的最优解。
在路线优化的过程中，可以引入各类限制条件，如车辆容量、时间窗等，以确保生成的路线满足实际需求。
2.2 车辆分配车辆分配是指将待调度的任务分配给合适的车辆，使得整个调度系统的效率最大化。
遗传算法可以通过选择和交叉变异操作来找到最佳的任务和车辆分配方案。
此外，可以结合禁忌搜索等剪枝策略来加速算法收敛速度，提高计算效率。
第23卷 第2期 天 中 学 刊 V ol. 23 No. 2 2008年4月 Journal of Tianzhong Apr. 2008收稿日期：2007-11-15作者简介：庞留勇（1979~ ），男，河南汝南人，黄淮学院数学科学系助教，硕士．物流配送车辆调度问题的改进遗传算法庞留勇，张秀全（黄淮学院，河南 驻马店 463000）摘 要：针对遗传算法容易陷入局部最优和收敛速度慢的特点，提出了一种改进的遗传算法来解决车辆调度问题：利用记忆库保存种群在进化过程中好的个体，使得好的个体不会在进化过程中丢失，同时子代的构成有父代个体和父个体经过遗传操作后所生成的子个体共同构成．该算法能够保证群体的多样性，避免遗传算法的早熟现象，通过仿真模拟，表明该算法具有可行性和高效性． 关键词：车辆调度；遗传算法；记忆库；遗传操作 随着市场经济的发展和物流专业化水平的提高，物流配送行业得到了迅速发展．在物流配送业务中，配送车辆调度问题的涉及面较广，对企业提高服务质量，降低成本有较大影响．因此，研究物流配送车辆调度问题具有重要的理论和现实意义．车辆调度问题作为一个NP 难题，随着客户数量的增加，可选的车辆路径方案数量将以指数速度急剧增长．求解物流配送车辆调度问题的方法很多，常用的有旅行商法、动态规划法、节约法、扫描法、分区配送算法、方案评价法等．对规模较大的车辆调度问题，用经典的精确算法来求解将是不可能的，因此该问题的启发式算法成为人们研究的一个重要方向．遗传算法的出现为该问题的求解提供了一个新的途径，但是标准的遗传算法有收敛速度慢和早熟的缺陷．本文提出单一车型的物流配送车辆调度问题的改进遗传算法． 1 数学模型设物流中心有K 台配送车辆，每台车辆的载重量为Q ，需要向L 个客户送货，每个客户的货物需求量为q i （12i L = ，，，），客户i 到j 的距离为d ij ，物流中心到各客户的距离为d 0i ，再设n k 为第k 台车辆配送的客户数（0k n =表示未使用第k 台车辆），集合R k 表示第k 条路径上客户的集合，其中的元素r ki 表示客户r ki 在路径k 中的顺序为i （不包括物流中心）．以配送的总距离最短为目标函数，具体数学模型如下：(1)011min [sign()]kk i ki kn kKr r r k k i n Z d d n −===+⋅∑∑， (1)St ：1kki r i n q Q =∑≤， (2)0k n L ≤≤，(3)1K k k n L ==∑， (4){}{1212}k ki ki k R r r L i n =∈= ，，，，，，，， (5)1212k k R R k k φ=∀≠∩， (6) 11sign()01k k k n n n ⎧=⎨<⎩，．当当≥(7)2 车辆调度问题的改进遗传算法2.1 编码问题我们采用自然数编码方式，即用0表示配送中心，用12L ，，，表示各客户需求点．由于在配送中心有K 台车辆，则最多有K 辆车对客户进行配送，为了在编码中反映车辆配送的路径，采用增加1K −个虚拟配送中心的方法，这样这1L K +−个自然数的排列就构成了若干个体．例如，路径方案[1230450678]，，，，，，，，，表示有0–1–2–3–0，0–4–5–0和0–6–7–8–0三条配送路径．若个体中出现两个0相邻的情况，表示使用的车辆数目为1K −；若个体中出现i 个0相邻的情况，表示使用的车辆数目为1K i −+．2.2 适应度函数上述编码方式能够保证每个需求点都得到配送服中图分类号：TP274文献标识码：B文章编号：1006-5261(2008)02-0057-03庞留勇，张秀全：物流配送车辆调度问题的改进遗传算法·58· 务及其每个需求点仅有一台车辆配送，但是不能保证满足每条路径上各个客户需求量之和不超过汽车载重的约束，对于不满足条件的路径应施加惩罚．对某个个体p i ，设其对应的配送路径方案的不可行路径数为i p M （0i p M =表示该个体是一个可行解），其目标函数值为i p Z ，则该个体的适应度函数为fitness()1()i i i p p p Z M PW =+⋅，(8)其中PW 为对每条不可行路径的惩罚权重．2.3 群体的初始化随机生成3N 个基因个体，从中不重复地选择最好的N 个作为初始化群体，这样能使算法在迭代的初期就有较好质量的个体，较好地解决遗传算法对初始解的依赖性，提高群体的整体进化速度．2.4 选择算子的设计对于具有N 个个体的群体，其第j 个基因坐上的信息熵可表示为()1()log sj ij ij i H N p p ==−∑，(9)其中p ij 为N 个个体中第j 个基因的位上出现第k 个符号的概率，s 为k 可以取值的个数．N 个个体的平均信息熵为11()()M j j H N H N M==∑， (10)则individual ()i 与individual ()j 的相似度为1(2))ij Ab H =+． (11)Ab ij 值越大，个体与个体之间越相似，相互间的密切程度越高．当两个体的基因完全相同时，1ij p =，()00j ij H N Ab ==，．群体中相似个体所占的比率用个体浓度Concentration 表示，在遗传操作中，个体群内适应度值高的个体浓度会不断提高，而浓度太高会影响个体群的多样性，因此选择时要适当抑制浓度高的个体．个体individual (i )在个体群中的浓度为11Concentration (individual ())Nij j i AC N==∑， (12)其中ij Ab c >时1ij AC =，ij Ab c ≤时0ij AC =，c 的值通常在0.85~0.95之间．在选择中不但要考虑个体的适应度，而且要考虑个体在整个个体群中的浓度，浓度高的个体将被抑制，适应度大的个体将得到促进，所以个体individual (i )的选择概率的定义为1fitness(individual ())pro (individual ())fitness(individual ())Nj i i j α==+∑concentration (individual ())1exp i N αβ⎞⎛−−⎜⎟⎝⎠， (13) 其中α是[01]，区间上的常数，α的大小是调节适应度和浓度的平衡因子，β也为调节因子．然后按照轮盘赌的方式进行选择，该选择方式能保证好的个体以较大的概率进入下一代，同时能有效地抑制超级个体在群体中重复出现，较好地避免遗传算法的早熟现象．2.5 交叉操作 以8个客户3辆汽车为例说明交叉方式．设father1[1230450678]=，，，，，，，，，， father2[8350126047]=，，，，，，，，，，从father1中随机选择若干条配送路径（假如为0–1–2–3–0）直接继承给子个体son1，在father2中删除所选择路径上的所有客户和其中相应数目的虚拟配送中心，把剩余部分直接加入到son1的后面，即可得son1[1230856047]=，，，，，，，，，．son2的生成方式与son1类似． 2.6 变异方式以father [3501260478]=，，，，，，，，，为例说明变异方式．从father 中随机选择若干条路径（假如为0–1–2–6–0），直接继承给子个体son ，在father 中删除所选择路径上的所有客户和其中相应数目的虚拟配送中心，把剩余部分按照相同的初始化方式加入son 中构成新的子个体，如son1[0126035084]=，，，，，，，，，． 2.7 记忆库的建立及更新把第一代中M 个好的个体不重复地放入记忆库中，能使好的个体得以保存，避免在进化过程中好的基因模式被破坏．在每代的迭代过程中，检查经过遗传操作后得到的新个体是否有优于记忆库中的个体，如果有则用其替换掉记忆库中最差的个体，使得记忆库中的个体都是最优的． 2.8 子群体的构成在每代迭代结束后，把记忆库中的个体直接进入下代群体，剩余的N M −个从父代和子代中共同选出，选择的方式为：随机从父代和子代中各选择一个个体，比较其优劣，让最优的进入子群体中，相应地在该个体所在的群体中删除该个体，直到选择完为止．这样能有效地增强群体的多样性，提高遗传算法的全局搜索能力．2.9 程序流程程序流程如图1所示． 3 仿真分析以eil22问题为研究对象，已知客户数22n =，货车数4k =，每辆货车的载重6000kg Q =．初始参数设置为：迭代次数为55，个体数为80，记忆库中个体庞留勇，张秀全：物流配送车辆调度问题的改进遗传算法·59·的个数为8，交叉概率为0.96，变异概率为0.1，0.7α=，0.5β=，0.9c =．运算的迭代过程如图2所示，最终得到的线路如图3所示．图1 程序流程图图2 改进遗传算法的迭代图形由图2和图3可以看出，该算法不但能求出问题的最优解，而且迭代的次数较少，时间较短，不失为一种较好的方案．以上给出了单一车型的物流配送车辆调度问题的数学模型和解决该问题的改进遗传算法，设计了相应图 3 eil22车辆行走路线图的交叉和变异方式，使用协调个体适应度和个体浓度平衡的选择概率，使得好的个体生存能力得到促进，而浓度高的个体得到抑制，仿真实验表明该算法具有可行性和高效性．参考文献：[1] 郎茂祥．用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题的研究[J]．交通与计算机，2006，24(1)：119-121．[2] Dennis Huisman ，Albert P M ．A solution approach fordynamic vehicle and crew scheduling [J]．European Journal of Operational Research ，2006，172：453~471． [3] Wu T H ，Low C ，Bai J W ．Heuristic solutions to multi-depot location-routing problems [J]．Computers & operations research ，2002，29：1393~1415．[4] Sumichrast R T ，Markham I S ．A heuristic and lower bound for a multi-depot routing problem [J]．Computers Ops Res ，1995，22：1047~1056．[5] 王颖，谢剑英．一种自适应蚁群算法及其仿真研究[J]．系统仿真学报，2002，14(1)：31~33．[6] 胡小兵，黄席樾．蚁群优化算法及其应用[J]．计算机仿真，2004，21(5)：81~85．[7] 丁永生．计算智能：理论、技术与应用[M]．北京：科学出版社，2004．116~200．〔责任编辑 张继金〕120130140150160170180200220240260280。
