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1.
定位-运输路线安排问题的两阶段启发式算法   总被引:24,自引:1,他引:23  
重点研究了集成化物流中一类特殊的定位一运输路线安排问题(LRP)的解决方法.LRP问题包括设施定位和运输路线优化两方面决策,属于NP-hard难题.由于问题的复杂性,提出基于假设前提的LRP模型及其两阶段启发式求解算法.该方法分两步实现:首先,采用基于最小包络聚类分析的启发式方法确定被选择的潜在设施及由每一个选中的设施所要提供服务的客户群;其次,运用带有控制开关的遗传算法求解每一确定客户类中的优化运输路线.提出利用两阶段启发式算法求解LRP问题,此方法实现容易、运算简单,一定程度上避免了遗传算法中的“局部最优现象”.仿真实验证明了该算法求解单目标LRP的有效性和准确性.  相似文献
2.
物流配送路径多目标优化的聚类-改进遗传算法   总被引:18,自引:2,他引:16  
探讨运输车辆路线安排调度问题的解决方法,提出一种先用优先级综合聚类分析法将客户分类,再用带有控制开关系统的改进遗传算法求解多目标VRP的优化方法。构造了一种随机开关,以此控制遗传算法中的变异运算,增加了群体的多样性,避免了遗传算法中“局部最优现象”的发生。计算机仿真实验证明了该算法的有效性。  相似文献
3.
基于模糊优化的物流配送路径(MLRP)问题研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
研究采用嵌入模糊决策规则的遗传算法(即模糊优化方法)求解物流配送多目标定位-运输路线安排问题(MLRP),重点考虑了时间和运输成本两个目标的MLRP的求解方法.该算法分成3个阶段,首先利用遗传算法对初始种群搜索选择优化配送路径;然后应用配送网络调度算法综合评价来确定配送路径中的关键路径和非关键路径;最后根据模糊决策规则计算其各个调度相应的指标,并对已挑选出来的染色体中的某些位基因进行调整,以提高算法的收敛性.计算机仿真结果证明了将此混合算法用于求解中、小规模物流配送问题的有效性.  相似文献
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