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.     

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。     

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。     

物流配送路径优化的研究

物流配送是物流中的核心环节,因此有必要对物流配送车辆进行优化调度,合理规划车辆的行驶路线,实现运输成本最小。本文应用遗传算法优化物流配送决策,并描述该优化决策中的遗传染色体结构和适应度函数,设计相应的遗传操作,并进行仿真实验。     

物流配送路径优化的研究

物流配送是物流中的核心环节,因此有必要对物流配送车辆进行优化调度,合理规划车辆的行驶路线,实现运输成本最小.本文应用遗传算法优化物流配送决策,并描述该优化决策中的遗传染色体结构和适应度函数,设计相应的遗传操作,并进行仿真实验.     

基于小生境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分析,建立了带时间窗约束的物流配送路径优化问题的数学模型。针对遗传算法具有早熟的缺点,将小生境技术引入遗传算法,构建小生境遗传算法。最后,将小生境遗传算法应用于所建立的物流配送路径优化模型的求解,实验结果表明小生境遗传算法在一定程度上可以避免标准遗传算法早熟现象的发生,提高了其求解物流配送路径优化问题的效率。     

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.     

基于改进遗传算法的无人机物流配送路径自动优化方法

由于现有的优化方法路径数量多,配送效果差,为此研究基于改进遗传算法的无人机物流配送路径优化方法。首先,无人机配送站点在配送中,将配送站点服务范围内作为需求点进行配送选址;其次,在配送过程中,解决客户的时间窗问题;最后,从染色体编码开始,应用后改进遗传算法对物流配送路径进行自动优化,并将指令传达到无人机中达到配送自动化。实验结果表明,实验组的配送线路条数为3条,应用效果优于对比方法,提升了配送效率,达到最优配送效果。     

基于免疫遗传算法的物流配送车辆路径优化问题研究

提出一种新的启发式算法-免疫遗传算法,以处理物流配送车辆路径优化问题;并运用一种新的巡回路线编码方法和抗体浓度群体更新及多样性保持策略,在解决物流配送车辆路径优化问题上取得了较显著的效果.     

基于并购算法的物流配送路径优化的研究

优化物流配送路径是一个经典的NP问题,构造基于并购算法的物流配送路径优化的模型。经过多次模拟实验,可以快速获取物流配送路径优化问题的最优解或近似最优解。由此得出并购算法在求解物流配路径优化方面有较强的优越性。     

基于混合蚂蚁算法的物流配送路径优化问题研究

论文针对物流配送路径优化问题,提出了一种混合蚂蚁算法,以克服单用蚂蚁算法求解问题时间复杂度过大的难点,论文还研究了该算法解的二次优化方法以更适合实际需要。实验表明该算法运行效果好。     

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。     

有时间窗物流配送路径优化问题的并购算法

通过对市场资源优化配置中市场行为的了解,提取企业在市场中的行为之一并购行为的精华,并简化并购行为的模型。根据计算得到的企业劣信度,企业间进行合理的并购和重组,也是对市场资源再整合,使资源得到充分的优化配置,进而提高整体企业的市场竞争力。在建立有时间窗物流配送路径优化问题的数学模型基础上,构造有时间窗物流配送路径优化的并购算法模型。该模型包含编码、初始化、预处理、劣信度评估、并购操作、重组操作以及选择操作等七个模块。在Solomon数据集上进行多次实验,并与目前实验已经获得的最优解做比较,获取有时间窗物流配送路径优化问题的最优解或近似最优解。     

基于遗传算法的网络选播路由算法的研究

选播(anycast)通信已被规定为在IPv6中的一种标准通信模型．提出了一种选播通信服务模型，设计实现了一种新的基于遗传算法的网络选播路由算法．网络仿真模拟实验结果表明：该算法能以较短的时延达到局部最优．较好地平衡网络负栽，提高了网络搜索速度和网络资源的利用率，改善了网络服务质量．     

基于遗传算法的选播QoS路由算法研究

针对选播的QoS路由选择问题,提出了一种基于遗传算法的多约束选播路由优化算法。该算法在满足带宽、延时、时延抖动和包丢失率的条件下,可寻找花费最小的路径。网络仿真实验证明:该算法操作简单,结果可行且有效。     

基于混合遗传算法的兵力分配及优化

探讨并建立了兵力分配问题的数学模型,提出了运用混合遗传算法分配兵力的方法.该方法在引入粒子群算法的社会信息共享机制的基础上,通过采取交叉、变异概率正切递增和最差个体随机变异的改进策略,以达到兵力分配效能最优的目的.实验结果表明,该算法较常规遗传算法有一定的改进,可为指挥员做出科学、有效的决策提供支持.     

基于遗传算法的多路径路由研究

针对Ad Hoc网络节点能量受限、拓扑结构易变、对路由算法收敛速度要求较高等问题,提出一种基于确定性遗传算法的简单相关多路径路由算法。采用按确定性比例选择和交叉的遗传算法,以提高收敛速度,通过修改中间节点的转发条件充分利用控制信息。仿真实验表明,该算法在寻优特性上优于简单相关的多路径算法。