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1.
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。 相似文献
2.
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。 相似文献
3.
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。 相似文献
4.
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。 相似文献
5.
基于遗传算法的物流配送路径优化问题的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
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。 相似文献
6.
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。 相似文献
7.
物流配送路径优化的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
8.
基于改进遗传算法的物流配送路径求解 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
9.
10.
针对物流配送路径优化问题的特点,提出利用蚁群算法建立数学模型,并对蚁群算法进行了改进。通过局部优化的处理,加快了改进后算法的收敛速度,并提高了全局搜索能力;对信息素的更新方式加以改进,进而提高了蚁群算法的自适应性,使得算法在执行过程中可以根据收敛和进展情况,相应地调整信息残留程度,从而进一步提高收敛速度或全局搜索能力。通过实例计算验证,使用改进后的蚁群算法优化物流配送路径,能够快速并有效地求得问题的最优解。 相似文献
11.
基于遗传算法的物流配送路径优化问题研究 总被引:5,自引:3,他引:5
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. 相似文献
12.
基于并购算法的物流配送路径优化的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
13.
针对选播的QoS路由选择问题,本文提出了一种基于改进的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。 相似文献
14.
基于混合蚂蚁算法的物流配送路径优化问题研究 总被引:9,自引:1,他引:8
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。 相似文献
15.
基于遗传算法的网络选播路由算法的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
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. 相似文献
16.
基于遗传算法的选播QoS路由算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
17.
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。 相似文献