基于无交叉遗传算法的物流车辆路径问题研究

设计并实现了一种求解基本车辆路径问题的无交叉遗传算法,阐述了无交叉遗传算法求解物流车辆路径问题的关键技术,包括编码方案、初始种群生成方案、适应度函数、种群选择方案和变异操作等；并对比了使用目标函数倒数法和目标函数做差法构造适应度函数时的求解效果.实验结果表明,给出的无交叉遗传算法在求解车辆路径问题上具有良好的性能.     

基于遗传算法的农产品物流车辆路径问题决策研究

我国农产品物流成本较高的主要原因之一是缺乏科学的管理技术,尤其是基于定量分析的决策技术。对物流车辆路径问题的优化可以有效降低农产品的物流成本。针对农产品的时效性,对带有时间窗的农产品物流车辆路径问题,引入客户满意度函数,建立实例决策模型,运用遗传算法工具箱进行优化求解。通过对优化前后的数据进行比较,验证决策模型的可行性和合理性。     

基于改进自适应遗传算法的车辆路径问题研究

针对自适应遗传算法进化初期收敛速度缓慢的不足，引入一个表示种群多样性程度的指标变量对个体的交叉率和变异率进行自适应调节，提出了改进的自适应遗传算法并将其应用于求解车辆路径问题。实验结果显示同传统的自适应调节方法相比，该算法提高了收敛速度，可以有效地求得VRP问题的最优解或近似最优解。     

基于遗传算法的电子商务物流车辆路径系统的优化

在一般车辆路径系统的基础上,介绍了一般性遗传算法的常规流程,并在遗传选择、交叉和变异环节进行了改进,通过实证证明了改进遗传算法有效可靠,提高了算法的收敛速度。     

带时间限制的车辆路径问题的遗传算法

研究了带时间限制的车辆路径问题,考虑了不同时间段内车辆行驶速度与道路交通状况的关系,分别设计了求解该问题的传统遗传算法和改进遗传算法。利用具体实例进行了模拟计算,结果显示,改进的遗传算法比传统遗传算法具有很多优越性,利用改进的遗传算法可以得到理想的计算结果。     

带时间限制的车辆路径问题的遗传算法

研究了带时间限制的车辆路径问题,考虑了不同时间段内车辆行驶速度与道路交通状况的关系,分别设计了求解该问题的传统遗传算法和改进遗传算法.利用具体实例进行了模拟计算,结果显示,改进的遗传算法比传统遗传算法具有很多优越性,利用改进的遗传算法可以得到理想的计算结果.     

基于遗传算法的车辆路径问题ExtendSim仿真与优化

文章首先介绍了物流领域中经典的车辆路径问题（VRP）,以及解决该问题的算法,然后论述了遗传算法在解决VRP上的应用,并详细地叙述ExtendSim仿真软件如何对某一VRP进行建模优化,最后得出最优方案.验证了这一仿真优化方法是解决VRP的一种有效途径.     

基于遗传算法轿车焊装车间车辆路径优化

遗传算法是一种模拟自然进化过程搜索最优解的方法。通过建立某轿车焊装车间车辆路径问题数学模型,然后利用遗传算法求解该问题,最后在Matlab软件中进行编程求解,有效地求解出问题的最优解或近似最优解。     

基于遗传算法的快递配送车辆路径问题研究

在快递配送过程中,快递配送中心作为货物集散点,首先要分派车辆到各个配送点(客户)送货和取货,为降低配送成本,提高配送效率,车辆的调度是一个重要的问题.根据快递配送的特点,主要研究的车辆路径问题为配送中心在为各分点进行快递配送时,采用快件送达和收集同时服务的配送策略,假设车辆在各点之间的行驶时间服从正态分布,配送分点有软时间窗约束并且快件收集数量服从泊松分布的条件下,建立了问题的求解模型,并进行了基于遗传算法求解的应用设计.该遗传算法通过基于适应度排名和最佳个体保留的选择策略和自适应交叉概率的参数控制来保证所求结果的优良性,并设计算例用matlab编程进行实验,证明了算法的可行性.     

改进的遗传算法在战时油料运输车辆路径问题中的应用研究

文章首先对战时油料运输车辆路径问题（VRP）进行了分析,阐述了战时油料运输车辆路径问题的优化目标,并建立了多目标的优化模型;接着简介了遗传算法的优缺点,并设计了一种改进的遗传算法运用到问题的求解中;最后举例进行了计算和分析．验证了模型和算法的有效性     

基于免疫粒子群算法的应急物流配送车辆调度研究

以应急物流为背景,通过分析应急物流车辆调度问题的特点,在满足时间限制条件的基础上充分考虑车辆的载重和体积的限制,建立以运输距离最短和运输车辆最少的双目标车辆调度模型,并用免疫粒子群算法实现对模型的求解,来验证模型和算法的可行性和有效性。     

混合蚁群算法求解物流配送车辆路径优化问题研究

文中在分析VRP与旅行商问题（TSP）区别的基础上,构造了求解VRP的混合蚁群算法。将蚁群系统（ACS）算法同节约量和局部搜索策略2-opt法相结合来改进基本蚁群算法。仿真实验结果表明混合蚁群算法性能优良,能够有效地求解VRP问题。     

多时间窗车辆路径问题的数学模型及算法

研究了多时间窗车辆路径问题,增加了车容量及最大行驶距离等限制条件,以总成本最低为目标,建立了整数线性规划模型,并利用Lingo软件编写了求解该模型的精确算法程序。然后通过引入最优个体保留机制对传统的遗传算法进行改进,设计了求解多时间窗车辆路径问题的遗传算法,最后通过具体实例验证了模型及算法的有效性。     

基于粒子群算法的应急物流配送车辆调度研究

结合应急物流配送的车辆优化调度问题,根据应急物流配送的突出特点,对应急物流配送车辆调度路径优化进行了探讨。并建立应急物流配送车辆调度模型,用粒子群算法对车辆的配送路径进行优化。最后通过对实例的分析,验证了本文所提出的模型、算法具有合理性和可行性。     

免疫算法在应急物流配送车辆优化调度中的应用

应急物流是处理各类突发事件对物资、人员的需求进行紧急保障的一种特殊物流活动？文章根据应急物流的特点，将免疫算法用于应急物流车辆调度研究中，同时通过算例，证明用免疫算法优化车辆行驶路径的有效性和可行性。     

区域物流中VRPTWSDP问题的混合遗传算法

研究了区域物流中带时间窗约束的具有同时集送货需求的车辆路径问题（VRPTWSDP）,给出了VRPTWSDP的混合整数规划模型,设计了求解VRPTWSDP的混合遗传算法（HybridGA,HGA）。算法以最优划分方法计算适应值,邻域搜索法作为变异算子,设计了新颖的交叉算子和群体更新策略,定义了群体多样性结构和变异概率的变化规律。对典型VRPTWSDP实例进行测试的结果表明：HGA算法能较快地获得小规模问题的最优解,并能有效地求解大规模的问题。     

基于组合遗传算法的大规模物流网络设计

在对物流网络设计中常用的三种算法:遗传算法、生成树遗传算法和混合进化方法进行比较的基础上,提出采用组合遗传算法解决大规模基本物流网络设计程序。在该方法中,物流网络设计问题被抽象为选址-分派问题,并被进一步分解成选址和分派问题,且将分派问题镶嵌在选址问题中。选址和分派染色体分别使用二进制编码和矩阵编码、适值采用物流费用。该方法运算结果显示组合遗传算法比混合进化方法结果更精确,且在大规模问题求解方面速度优于通常的遗传算法。     

基于混合遗传算法的物流园区内部布局优化

物流园区的内部布局是影响物流园区的整体效率、运行成本及环境安全的重要因素之一。通过分析影响物流园区内部布局的相关因素,建立了数学模型,以使得货物在园区内外及园区内部之间的搬运费用最小,园区内各功能区作业联系最为紧密。然后,构造了求解该问题的遗传算法,在遗传算法的基础上,加入了爬山算法,优化了求解过程。最后,对国内某物流园区的实例计算,表明建立的模型及算法能够有效地求得问题的最优解或近似最优解。