基于遗传算法的物流配送路径优化问题研究

遗传算法是一种基于自然进化原理的全局搜索随机算法.遗传算法在选址问题、配送问题、调度问题、运输问题、布局问题方面意义重大.在建立物流配送路径优化问题数学模型的基础上,构造了求解该问题的遗传算法.该遗传算法采用常用的二进制编码,在个体选择上结合使用最优个体保留策略和轮盘赌法.最后以这种方法进行了实验计算,通过计算结果表明,用遗传算法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解.     

基于遗传算法的物流配送路径优化问题研究

遗传算法是一种基于自然进化原理的全局搜索随机算法。遗传算法在选址问题、配送问题、调度问题、运输问题、布局问题方面意义重大。在建立物流配送路径优化问题数学模型的基础上,构造了求解该问题的遗传算法。该遗传算法采用常用的二进制编码,在个体选择上结合使用最优个体保留策略和轮盘赌法。最后以这种方法进行了实验计算,通过计算结果表明,用遗传算法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解。     

蚁群优化自适应遗传算法物流车辆调度实现

研究了使用蚁群算法优化遗传算法解决物流车辆调度问题;针对遗传算法在求解车辆调度问题时容易出现早熟,导致求解质量不高的问题;首先,定义了车辆调度问题的数学模型,在此基础上提出了一种对遗传算法中的交叉和变异概率进行自适应调整的方法,通过自适应遗传算法获得最优解;为了实现对其进一步的优化,使用蚁群算法提出一种对遗传算法最优解的进行优化的算法,将从遗传算法获得的最优路径的适应度初始化蚁群算法的各客户点之间的信息素,从而得到了进一步优化的最优路径;仿真实验得到平均最小配送距离仅为40.72,时间为2.11,计算效率较高,且与标准遗传算法、自适应遗传算法和蚁群算法相比,文中方法在最小配送距离、迭代数以及时间都具有较大优越性。     

基于改进遗传算法的物流配送路径求解

为提高中小企业在市场中的竞争力,提出了基于遗传算法的智能化解决方案.建立了物流配送路径问题的数学模型和求解流程,论述了基于遗传算法的物流车辆配送系统的设计与实现,详述了基于自然数编码的遗传算法在物流车辆调度中的运用等关键技术.通过模拟测试,效果良好.计算结果表明,用遗传算法进行最短路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解.最后,指出了遗传算法求解物流配送路径问题的不足之处.     

大型物流车辆配送线路自适应调度方法

为了有效提高物流配送车辆的利用率,降低配送车辆的空载率及物流运输成本,需要对大型物流车辆配送线路自适应调度方法进行研究。当前方法多是采用通过对物流车辆配送过程中的调度与路径选择进行分析,建立多类型的物流配送车辆调度模型,并构建改进后的遗传算法,对物流调度模型的算法效率以及计算时间和复杂度进行优化,以获取物流车辆配送调度问题的最优解,但该方法存在过程较为繁琐的问题。为此,提出一种大型物流车辆配送线路自适应调度方法。该方法首先建立物流车辆配送线路调度问题的数学模型,为实现自适应调度方法对数学模型进行优化求出最优解,利用蚁群算法对物流车辆配送调度数学模型的最优解进行优化,获取最优路径的适应度初始化蚁群算法的各客户点之间的信息素,从而得出了优化的最优路径;以优化的最优路径完成对大型物流车辆配送线路自适应调度。仿真实验表明,利用蚁群算法不仅加快了物流配送路线调度优化问题求解的速度,降低了物流运输的成本,而且获取了最优解的概率,比其他调度算法具有更明显的优势。     

动态物流中多源多点最佳路径算法研究

多源多点环境下,动态物流中涉及货物装载和产品配送的路径优化是一个非常复杂的问题.针对现实配送过程中存在的货物需求多样化以及多车配送空载率过高的路径寻优问题,本文提出了一种新的调度配送方式.通过建立车辆装载配送路径模型,以多源多点,重量修正,路径最佳等为约束条件,使用模拟细胞分裂的新方式产生下一代,改进现有的遗传算法进行求解,优化了初始种群的产生,可以快速得到全局最优解,跳出遗传早熟收敛,取得最佳路径,从而降低配送成本,提高配送效率.     

基于遗传算法的物流配送路径优化问题的研究

建立优化物流配送路径的数学模型,然后构造求解该问题的遗传算法。进行多次实验和计算,证明用遗传算法优化物流配送路径,可以有效地求得问题的最优解或近似最优解。     

基于改进遗传算法的连锁便利店配送路径优化

提出一种针对软时间窗下连锁便利店配送路径规划的带时间窗口的多染色体遗传算法。为解决单车场多车型带密集半软时间窗问题,讨论解决方案预防其陷入局部最优解。对于上述配送路径问题,提出多染色体改进遗传算法在减少车辆运输成本、惩罚成本的目标下进行最优路径求解,并为连锁便利店的路径规划案例提出车辆与路径选择的优化方案,最后将该算法与传统遗传算法进行实验对比分析。实验结果表明,本文算法在密集半软时间窗下,相比传统遗传算法明显减少了总配送成本,从而验证了本文算法的有效性。     

混合算法在车辆路径优化问题中的应用

研究车辆路径优化问题,物流配送不仅要求配送及时,而且要求运输成本低,且路径最优。车辆路径优化是解决物流配送效率的关键,传统优化方法寻优效率低,耗时长,难以得到车辆路径最优解,导致物流配送成本过高。为了提高车辆路径寻优效率,降低物流配送成本,提出一种混合算法的车辆路径优化方法。首先建立车辆路径优化数学模型,然后用遗传算法快速找到问题可行解,再将可行解转换成蚁群算法的初始信息素,最后采用蚁群算法从可行解中找到最优车辆路径。仿真结果表明,混合方法提高车辆路径寻优效率,有效地降低物流配送成本。     

基于改进遗传算法的物流配送路径优化的研究

通过改进遗传算法的编码方式和适应度评估,减少二进制编码或浮点型编码的复杂性,同时精简适应度评估的计算,来求解物流配送路径优化问题.在建立物流配送路径优化问题的数学模型基础上,构造改进后的遗传算法.改进后的遗传算法采用自然数直接编码,在个体选择上结合使用常用的最优个体保留策略和轮盘赌法.进行多次实验和计算,证明改进后的遗传算法,在优化物流配送路径方面比传统的遗传算法,收敛性更好、更优越,进而更高效地获得问题的最优解或近似最优.     

求解QoS组播路由的生长竞争蚁群算法

基于生长竞争蚁群算法,提出一种解决QoS组播路由问题的算法。算法引入生长竞争机制,使算法更好更快向最优解逼近。实验结果表明,该算法是可行和有效的。     

蚂蚁算法在带时间窗车辆路径问题中的应用及参数分析

带时间窗的车辆路径问题是一个典型的NP-Hard问题,本文将蚂蚁算法应用于带时间窗车辆路径问题,构造了该问题的表达方法,建立了相应的算法模型,对算法参数进行了分析并提出了相应的参数改进方案。仿真实验表明,改进后的算法可以快速、有效地求解带时间窗车辆路径问题,具有较好的可行性和适用性。     

基于生长竞争蚁群算法的QoS路由算法*

为解决多约束QoS单播路由问题,提出一种基于改进蚁群算法的QoS单播路多目标算法。该算法引入生长竞争机制,使算法尽可能向Pareto最优靠近。实验结果表明,该算法是可行和有效的,能够在资源预留的基础上较好地满足用户对带宽和时延的要求。     

一种带软时间窗的物流配送路径优化遗传算法

本文在建立物流配送路径优化问题模型的基础上,采用最佳保留的轮盘赌复制法、最大保留交叉法、交叉率和变异率自适应调整等技术,设计了基于自然数编码的遗传算法,并进行了实验计算。结果表明,用该算法进行带软时间窗的非满载车辆调度优化问题,可以方便有效地求得满意解。     

SSTT: Efficient local search for GSI global routing

In this paper, a novel global routing algorithm is presented for congestion opti-mization based on efficient local search, named SSTT (search space traversing technology). This method manages to traverse the whole search space. A hybrid optimization strategy is adopted,consisting of three optimization sub-strategies: stochastic optimization, deterministic optimiza-tion and local enumeration optimization, to dynamically reconstruct the problem structure. Thus,“transition” can be made from a local minimum point to reach other parts of the search space,traverse the whole search space, and obtain the global (approximate) optimal routing solution.Since any arbitrary initial routing solution can be used as the start point of the search, the initial-ization in SSTT algorithm is greatly simplified. SSTT algorithm has been tested on both MCNC benchmark circuits and industrial circuits, and the experimental results were compared with those of typical existing algorithms. The experimental results show that SSTT algorithm can obtain the global (approximate) optimal routing solution easily and quickly. Moreover, it can meet the needs of practical applications. The SSTT global routing algorithm gives a general-purpose routing solution.     

配送中心多车辆集散货物路线的禁忌搜索研究

多车辆集散货物路线问题是客户可以同时取货和发货,而且客户发货量在路线安排前是不确定的。提出了一种改进的禁忌搜索算法,该算法将路径问题按不同的车辆-顾客分配结构分解成若干子问题,然后用禁忌搜索算法求解每个子问题,最后从所有子问题的最优解中选出全局最优解。     

Probability based dynamic-alternate routing and the corresponding converter placement algorithm in all-optical WDM networks

This paper proposes a new dynamic-alternate routing algorithm and its corresponding converter placement algorithm in order to reduce the connection blocking probability for all-optical WDM networks. The main idea in the proposed dynamic-alternate routing algorithm is to try to route the traffics according to a predefined optimal probability distribution. The problem for finding the optimal probability distribution was shown as a convex optimization problem. The problem can be solved by flow deviation method or other standard optimization techniques. Simulation results show that the proposed routing algorithm yields lower connection blocking probabilities than the previous works. The proposed routing algorithm produces similar traffic pattern as the optimal traffic pattern. The similarity between the traffic pattern produced by the proposed dynamic-alternate routing algorithm and the optimal traffic pattern can be further employed for solving other network designing problems such as converter placement problem. Since the optimal traffic pattern can be easily predicted, the optimal traffic pattern which minimizes the blocked traffic intensity is utilized for finding the locations of wavelength converters. The key idea is to place the wavelength converters at the nodes where they are needed most. Simulations have been performed to study the performance of the proposed wavelength converter placement method. The simulation results have shown that the proposed placement method combined with the proposed probability based dynamic-alternate routing algorithm yields smaller connection blocking probability than the two converter placement methods with their corresponding alternate routing algorithms.     

一种适合低连接度拓扑的集中式保护路由机制

在集中式路由中,由路由控制平台统一计算路由表进行分发,路由器不再具备决策能力,需要预先构建一种具备保护功能的路由机制,使得路由器的下游路径失效后都有立即可用的备份路径,确保报文的最小损失,已有的集中式保护路由机制在低连接度拓扑上保护效果不佳.为了解决该问题,提出了一种适合低连接度拓扑的集中式域内保护路由机制,允许失效处的相邻节点在没有可用路径时将报文返回至其上游节点,由有可用备份路径的上游节点通过备份路径发送,确保单个节点或连接失效后报文的最小损失.证明了为给定拓扑构建最优保护路由的问题是一个NP-hard问题,并且提出了解决该问题的三阶段启发式算法.在各种类型的拓扑中验证了启发式算法的性能.实验结果表明,该方法优于已有保护路由方案.     

基于遗传算法的移动自组网路由优化

对移动自组网的拓扑结构进行分析,建立其路由网络模型．将遗传算法的基本原理和移动自组 网的路由模型结合起来,提出了一种求解无线网络最优路径的算法．该方法采用可变长度染色体编码,利用 遗传算法优化路由,可以在满足系统开销最小的约束条件下寻找到最优路径．