基于改进遗传算法的物流配送路径优化研究

通过对物流车辆配送过程的研究分析,建立了不带时间窗约束的物流车辆配送路径优化模型。针对普通遗传算法早熟和易陷入局部最优的缺点,通过引入小生境技术对遗传算法进行了改进。其中,选择操作采用了最优个体保留和轮盘赌结合的策略,交叉操作采用最优路径子路径保留策略;变异算子保证个体逐代进化。个体交叉前的配对选择以及交叉完毕后的调整都引入了小生境选择机制。这些方法大大增强了种群的多样性和全局寻优能力,加速了算法的收敛。最后通过实例验证了算法的可行性、实用性和高效性。     

集货需求可拆分的多越库中心库门分配及车辆路径协同优化

针对集货需求可拆分的多越库中心库门分配及车辆路径协同优化问题,综合考虑多越库中心共同配送、集货需求可拆分、库内操作等因素,以车辆派遣成本、车辆油耗成本、库内叉车固定成本和运输成本以及时间窗惩罚成本之和最小化为目标,建立优化模型.根据问题特征,设计混合遗传算法求解.该算法在交叉变异中引入具有方向性的粒子群寻优,采取进化逆转和保留最优个体策略改善求解质量.通过多组算例验证算法的有效性,并分析配送模式以及车辆类型对配送方案制定的影响.结果表明,所提出模式能有效降低越库中心运营成本.研究成果不仅可以丰富越库配送模式下的车辆路径问题研究,也为多越库中心物流企业合理利用资源制定科学的配送方案提供理论依据.     

混合遗传算法求解配送车辆调度问题

车辆调度优化是物流配送的关键环节。针对有时间窗的车辆调度问题,综合考虑了路网中的交通状况,提出改进的车辆调度模型。并针对这个模型,设计了混合遗传算法,采用自适应策略调整交叉和变异概率,引进有效的交叉和变异算子,并结合模拟退火算法缓解遗传算法的选择压力,避免早熟收敛。仿真结果表明该算法与标准遗传算法相比有更好的性能。     

一类高效的混合遗传算法

提出了一类用于求解函数优化问题的实数编码混合遗传算法。该算法由全局搜索和局部搜索模型组成，并将正交交叉运用于遗传操作产生的后代个体。一方面．本文提出的混合遗传算法能够有效地保持群体的多样性；另一方面，正交交叉能够产生高质量的个体。四个测试函数优化结果显示它在求解高维优化问题和复杂多极值优化问题方面有优势。     

战时备件配送的MDVRP问题及其遗传算法求解

战时备件配送的车辆调度是提高装备保障效率的关键因素。以装备战斗效能损失最小化为车辆调度的目标,建立了多仓库车辆路径问题MDVRP（Multi—Depot Vehicle Routing Problem）模型,并应用混合遗传算法对问题进行了求解。算法中,设计了串行、并行及半并行三种交叉算子,并应用局部搜索模块对子个体进行改进。对算例的计算实验表明,半并行交叉算子在精度方面优于另外两种交叉算子。     

全局数值寻优的一种混合遗传算法

提出一种与单纯形法相结合，用于解决全局数值优化问题的混合遗传算法. 在该混合方法中，采用了非线性排序选择、多个交叉后代竞争择优、变异尺度自适应变化变异算子和适应性阶段进化策略等改进的遗传机制，并采用精英个体保留策略、修改的单纯形策略及改进的遗传策略共同产生下一代群体. 数值结果表明提出的该方法的有效性.     

网约拼车出行的乘客车辆匹配及路径优化

城市道路拥堵严重及共享理念的盛行带来了拼车出行的兴起。出行线路相似的乘客共乘一辆车,可提高座位利用率、节省费用、缓解交通压力。以带时间窗约束的无换乘多车辆静态拼车问题为研究背景,从车辆使用费、途中走行成本及到达时间窗惩罚成本3个方面建立乘客车辆匹配及路径优化的目标函数,以车辆容量、乘客出发及到达时间窗、路径无迂回、乘客车辆匹配无重叠等限制构建模型约束条件,采用演化策略算法求解问题,根据模型特征设计编码解码规则,解码结果可同时获得车辆乘客匹配关系和走行路径,采用交叉变异操作更新迭代个体种群,进而求得最优解。运用MATLAB求解算例验证了模型可行性及算法有效性,结果表明算法能快速响应静态拼车问题,在较短时间即可给出乘客车辆的先后匹配关系及车辆走行路径,拼车方案相比独自出行能节省更多成本。     

基于改进自适应遗传算法的物流配送路径优化研究

针对物流运输中带软时间窗车辆路径优化问题,提出一种改进的自适应遗传算法。为消除遗传算法初始种群随机性强,个体分散的缺陷,采用精英保留选择方法,加快算法的收敛速度,同时提出了交叉概率和变异概率自适应调整的交叉和变异方法,进化过程中交叉概率和变异概率根据适应度、进化代数和进化过程中个体未改变数目个数来自适应变化,提高算法的局部搜索能力,有效避免了算法出现未成熟收敛的情况。将新的自适应遗传算法(New Improved Adaptive Genetic Algorithm,简称NIAGA)应用于该路径优化问题的求解,实验结果表明改进后的自适应遗传算法在求解物流配送路径优化问题上有明显优势。     

车辆路径问题的自适应伪并行免疫遗传算法

物流配送车辆路径优化问题是在物流系统中受到普遍关注的问题,也是一个NP-Hard问题。针对物流配送车辆路径问题,提出并实现了一种自适应伪并行免疫遗传算法。利用多个子种群同时进化及小生境技术,给出了一种小生境伪并行协同进化策略,给出了编解码方式及免疫克隆、提取疫苗、接种疫苗、免疫选择等免疫算子以及选择、交叉、变异等遗传算子的具体设计,进化过程中克隆规模可依据抗体－抗原亲合度、抗体－抗体亲合力自适应调整,采取了最优保存策略从而保证了算法以概率1收敛。实例验证了该算法的可行性,有效性。通过仿真验证,该算法运算速度快、结果精度高,对物流配送车辆路径优化问题研究具有一定的参考价值。     

基于混合遗传算法的时间最优控制问题求解

研究了用混合遗传算法求解时间最优控制问题.混合遗传算法是用粒子群位移转移的思想改变遗传算法的变异规则,通过记录各染色体的历史最优值和种群的最优值,来修正下一代的染色体,新的算法保留了遗传算法的选择和交叉操作,保证了遗传算法强大的全局搜索性能,该算法可求解数学优化问题.在分析时间最优控制问题已有求解方法优缺点的基础上,提...     

一种新的基于遗传操作的改进型遗传算法

交叉与变异是遗传算法的重要操作,提出了一种新的基于遗传操作的改进型遗传算法.采用最优保留和改进的轮盘赌选择方法,通过基因交叉概率控制交叉,根据高斯分布改进了交叉算子和变异算子,保证了算法的全局搜索能力、局部搜索能力及收敛速度.通过标准函数的数值实验,验证了新算法的有效性.     

一种多染色体交叉的小生境遗传算法

生物进化一般只在两个个体间进行交配,传统的遗传算法也仅在两个染色体之间进行交叉操作。使用在三个以上的染色体进行交叉操作,并设计了多染色体交叉的算子。多染色体交叉算法可显著提高算法局部寻优能力和收敛速度,但由于收敛速度过快容易产生早熟现象。因此,设计了一种带子种群淘汰策略的小生境算法,可避免算法产生早熟现象。通过几种遗传算法的实验结果比较,证明多染色体交叉算法在多峰优化中的效果要优于传统遗传算法。     

求解带容量约束车辆路径问题的混合变邻域生物共栖搜索算法

针对带容量约束的车辆路径问题,提出一种混合变邻域生物共栖搜索算法.设计基于客户点优先序列及车辆参考点模拟信息的有序编码,该编码方案使生物共栖搜索算法可以参与CVRP的离散优化;为了提高算法的全局搜索能力,根据有序编码特点构造3种共栖搜索算子,扩大搜索空间;同时,结合变邻域搜索算法设计客户点重置、交换和2-OPT三种局部搜索策略,以提高解方案质量.算例验证分析表明,所提算法能够有效地解决容量约束车辆路径问题,求解质量优于所对比算法,具有可靠的全局稳定性.     

有约束的登机门分配问题混合遗传算法

为解决机场航班对登机门有约束的分配问题,提出一种遗传算法与模拟退火算法相结合的混合算法。设计一种编码方法,采用一个向量作为一种登机门分配方案,向量的元素位置表示飞机,元素表示分配给该航班的登机门,同时设计了与编码相应的不需再修正的杂交和变异算子。为了增加算法的局部搜索能力,且尽量不增加计算的复杂度,将模拟退火算法和遗传算法并行作用于相应的子群,并探讨该算法的收敛性。模拟实验结果表明,该算法在计算结果与稳定性方面均优于其他算法。     

A biased‐randomized algorithm for the two‐dimensional vehicle routing problem with and without item rotations

This paper proposes an efficient algorithm, with a reduced number of parameters, for solving the two‐dimensional loading‐capacitated vehicle routing problem (2L‐CVRP). This problem combines two of the most important issues in logistics, that is, vehicle routing and packing problems. Our approach contemplates unrestricted loading including the possibility of applying 90° rotations to each rectangular‐shaped item while loading it into the vehicle, which is a realistic assumption seldom considered in the existing literature. The algorithm uses a multistart approach that is designed to avoid local minima and also to make the algorithm an easily parallelizable one. At each restart, a biased randomization of a savings‐based routing algorithm is combined with an enhanced version of a classical packing heuristic to produce feasible good solutions for the 2L‐CVRP. The proposed algorithm has been compared with the classical benchmarks for two different 2L‐CVRP variants, that is, with and without item rotations. Experimental results show that our approach outperforms several best‐known solutions from previous work, both in terms of quality and the computational time needed to obtain them.     

帝国竞争算法求解CVRP

针对带容量约束的车辆路径问题(CVRP),提出了一种带分裂机制的帝国竞争算法进行求解。首先,结合CVRP的特性,采用基于贪婪准则的编解码策略实现算法空间到解空间的转换。其次,提出帝国分裂策略来增强算法的全局搜索能力,并结合2-Opt提高算法的局部搜索能力。最后,通过25个基准算例的仿真实验表明:所提算法能有效求解CVRP,所有算例的优化误差不超过1.0%;与已有的帝国竞争算法、粒子群算法、遗传算法、布谷鸟搜索算法相比,所提算法的求解效率更高。     

一种基于多亲遗传机制的多目标优化算法

给出了进化个体之间的关系和非支配集中不同个体之间的相关性质,参考快速排序的思想,提出了一种有效的构造非支配集的算法.在此基础上,将多亲遗传算法与改进的快速排序构造非支配集的算法相结合,提出了一种基于多亲遗传机制的多目标优化算法.最后对提出算法进行了分析,采用了测试函数进行了仿真实验,获得了理想的实验结果.     

机器人路径规划中的改进型遗传算法

提出了一种应用于机器人路径规划的改进型遗传算法。针对机器人路径规划的实际应用,优化设计了交叉算子和变异算子,引入了自定义的插入和删除两种遗传操作。通过把地图特征信息作为参与决策的已知条件来约束遗传算子的操作过程,提高了算法的进化效率。自定义遗传算子的使用,使得算法对复杂地图也表现出良好的适应能力。计算机仿真实验证明该算法在最优解输出概率方面相对于基本遗传算法有了显著提高。     

自适应多位变异遗传算法的实现

Genetic algorithm is a widely used optimization method. Crossover and mutation are two Basicl operatorsof the genetic algorithm. On the basis of analyzing the principles of simple genetic algorithm and discussing its exist-ing problems of crossover point and mutation bit, this paper presents a way of the adaptive multiple bit mutation ge-netic algorithm , which not only can keep the population diversity but also has quicker convergence speed. The resultsof the multi-modal function optimization show that the adaptive multiple bit mutation genetic algorithm is practical and efficient.     

对策论中最优策略搜索的协同进化演化算法

在对策论中，寻找最优策略是一个十分困难的问题，设计了一个协同进化的演化算法，并对此做了初步的研究和尝试。在算法中采用了决策树的编码表示方法，设计了基于决策树的杂交和变异算子，并引入了分裂算子和惩罚因子来平衡策略的复杂度和可读性。此算法应用在猜数字这个复杂的游戏上，实验结果表明该算法有效且快速。