求解车辆路径问题的改进遗传算法

车辆路径问题是一个典型的组合优化类问题,遗传算法是求解此类问题的方法之一。针对遗传算法容易出现“早熟”现象的问题,借鉴免疫算法通过抗体浓度抑制以保持种群多样性的优势以及模拟退火算法的个体选择策略,提出了一种改进的遗传算法,并将其用于解决车辆路径问题。实验验证了算法的有效性以及求解的效率和解的质量。     

求解装卸混合车辆路径问题的模拟退火遗传算法

提出一种改进的模拟退火遗传算法来求解装卸混合车辆路径问题;通过使用模拟退火变异策略来增强遗传算法的局部搜索能力,从而改善遗传算法的早熟问题,使算法有能力避免陷入局部极值而快速收敛于全局最优解;仿真实验结果表明了所提算法求解装卸混合车辆路径问题的有效性与适用性。     

基于改进遗传算法的车辆路径问题求解

一直以来，车辆路径优化问题是物流系统中普遍受到关注的热点问题，也是一类算法比较复杂的问题。结合使用遗传算法和爬山法可以有效地提高解决这类复杂问题的效率，并可优化解的质量。     

车辆路径问题的改进免疫遗传算法

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,提出并实现了一种改进的免疫遗传算法,给出了一种新的编解码方式,给出了相关的提取疫苗、接种疫苗、免疫选择等免疫算子以及选择、交叉、变异等遗传算算子的具体设计,通过在遗传算法中加入免疫选择,保证了算法以概率1收敛,同时提高了算法的寻优性能.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.     

多车场车辆路径问题的遗传算法

给出了多车场车辆路径问题(MDVRP)的数学模型,提出一种基于客户的编码表示方式,可以表示出各车场出动的车辆及路径,能够有效地实现MDVRP的优化,并用计算实例进行了验证。     

求解车辆路径问题的一种混合方法

提出一种求解带软时间窗车辆路径问题的混合算法。采用蚁群系统算法产生阶段最优解,以此作为粒子模板,随机生成粒子群,利用粒子群算法在阶段最优解基础上进一步优化。且在蚁群系统算法中,当容量超过限制后,从剩余的客户里选择需求量最大的作为新的起点继续探索路径,直到所有客户都被访问一遍。实验表明,该混合算法是解决带软时间窗车辆路径问题的一个有效算法。     

求解带时间窗车辆路径问题的混沌遗传算法

针对遗传算法随机性大、末成熟收敛等缺点,提出了将混沌搜索技术和遗传算法相耦合的混沌遗传算法来求解带时间窗的物流配送车辆路径问题(VRPTW)。该算法将混沌变量映射到优化变量的取值范围中,把得到的混沌变量进行编码生成初始种群,然后在遗传操作进行之后对优秀个体增加混沌扰动,促进种群的进化收敛速度,得到最优解。实例计算结果与其他算法比较表明,该算法在求解VRPTW问题时,搜索效率高,能以较快的速度收敛于全局最优解,为求解VRPTW问题提供了一种新方法。     

求解一般车辆优化调度问题的一种改进遗传算法

文章在对一般车辆优化调度问题(VRP)进行分析的基础上,为之建立了数学模型;提出了一种求解该问题的改进遗传算法,并通过实例验证了该算法具有优良性能。     

基于模拟退火遗传算法的车辆路径问题研究

本文将模拟退火和遗传算法相结合的进化算法用于解决车辆路径问题,避免了遗传算法中存在的早熟收敛问题,增强了算法的全局收敛性,并且提高了算法的收敛速度。     

基于遗传算法的集送一体化的车辆路径问题

有时间窗的集送货一体化的车辆路径问题(VRPPDTW)是对经典的车辆路径问题(VRP)的扩展,是一类重要的组合优化问题,但是目前对该问题的研究非常有限。论文采用了新的染色体编码方法,设计了遗传算法对该问题进行求解。在求解过程中,对集送一体化、多种配送车辆类型的问题进行了有效处理,同时考虑了车辆载重量和时间窗等约束。最后的实验结果表明,该算法可以求得这类车辆路径问题的最优解或次优解。     

基于多目标遗传算法求解时间窗车辆路径问题

有别于传统的单目标方法,将带时间窗约束的车辆路径问题描述成为一个多目标最优化问题,并为之提出了一种多目标遗传算法。在算法中设计了擂台法则作为构造非支配集的方法,提出了可变爬山率的局部爬山法,并通过将组合种群分成多层非支配集来实现精英保留策略。实验结果表明,该算法能有效地求解车辆路径问题并且为决策者提供了强有力的决策支持。     

单车场多送货点车辆路径问题的改进遗传算法

针对单车场多送货点容量约束的车辆路径问题提出了一种改进的遗传算法。该算法基于自然数编码的染色体,采用了改进的交叉和变异法、内部扰动和外部扰动等技术,提高了遗传算法的优化效率和优化效果。介绍了此算法的原理,给出了具有两个代表性算例试验结果和结果分析。试验结果表明了该改进遗传算法对求解单车场多送货点容量约束的车辆路径问题的有效性。     

易腐物品车辆路径问题的并行遗传算法

本文采用并行遗传算法研究了易腐物品的车辆路径问题。通过设计粗粒度并行遗传算法和交叉、变异等算子,提高了算法的计算效率和性能。最后,以计算示例验证了算法的有效性。     

求解带容量约束车辆路径问题的改进遗传算法

为解决传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题时收敛速度慢和局部搜索能力差的问题,对传统遗传算法提出一种改进策略。使用基于贪婪策略的启发式交叉算子加强算法接近最优解的能力,加快算法收敛速度,在变异操作中,引入最近邻搜索算子,缩小基因变异范围,使用单点局部插入算子提高算法的局部优化能力。采用精英选择和轮盘赌法结合的选择策略,保持种群多样性以加强算法的全局搜索能力。实例计算测试表明,与传统遗传算法相比,所提算法求解平均偏差降低了70.25%,求解时间减少了87.41%;与ALNS和AGGWOA算法相比,有更高的求解质量和更好的稳定性。     

求解非满载车辆调度问题的改进遗传算法

车辆路径问题(VRP)是一个典型的NP问题,采用传统方法求解往往找不到满意解.在分析现有求解该问题的遗传算法的基础上,对现有的变异算子进行了改进,并设计了基于自然数编码的遗传算法,用来求解非满载的车辆路径问题.计算结果表明,该算法可以更有效地求得车辆路径问题的优化解,是解决车辆路径问题的有效方法.     

求解车辆路径安排问题的混合遗传算法

讨论了具有容量限制的车辆路径安排问题,设计了一个高效混合遗传算法。针对简单遗传算法易收敛于局部最优解的缺点,算法设计了交叉规则和选择策略。只有当两个个体的评价函数值满足一定条件时,才能进行交叉操作。采用优良个体保留策略执行选择操作,设计了保留函数。算法依据顶点间的位置关系,设计了优化策略,在每代进化中按概率选择一定数量的个体执行优化操作。数据实验表明,该算法是一个有效的求解车辆路径安排问题的混合遗传算法。     

有时间窗约束车辆路径问题的改进遗传算法

将遗传算法与禁忌搜索结合起来,设计了一种改进的遗传算法求解有时间窗约束车辆路径问题。采用启发式插入算法产生较优良的遗传操作初始种群,通过改进的逆转变异算子更多继承父代的优良性能,以提高遗传算法的计算效率。引入海明距评估遗传进化中种群的多样性。当种群多样性低到一定程度时转入禁忌搜索,以避免遗传算法早熟的缺陷,最终实现全局优化。通过算例验证了该算法的优越性。     

车辆路径问题的改进的双种群遗传算法

提出了一种基于车辆路径问题的改进双种群遗传算法.该改进双种群遗传算法主要通过两个种群同时进行进化操作,并结合新交叉算子和种群交叉策略,以克服传统双种群遗传算法在求解车辆路径问题上所存在的不足.通过仿真实验,将改进的双种群遗传算法与其它几种遗传算法进行比较,改进的双种群遗传算法比其它几种遗传算法显著提高了优化效果.实验结果表明,该算法可以有效求得该问题的优化解,是解决车辆路径问题的好方法.     

一种求解共享单车再平衡问题的遗传算法

共享单车再平衡问题(BRP)是单一商品旅行商问题(1-PDTSP)的扩展,是一类NP难问题。针对已有算法求解速度慢,不利于实现实时调度优化的缺点,提出一种求解BRP的非代际遗传算法。基于个体搜索机制保留优异个体,设计线路交叉算子和k点破坏修复变异算子,引入破坏修复机制,当算法收敛变慢时自动生成新个体进入种群以避免陷入局部最优解。应用BRP标准算例测试表明:在小规模算例上该算法均能找到最优解,平均CPU消耗为3.8 s;在中等规模与大规模算例上,该算法找到9个算例的最优解,并且其运算速度相较于分支定界算法和线路破坏与修复启发式算法提升77%以上。     

求解动态需求车辆调度问题的自适应量子遗传算法

针对物流配送过程中存在的动态车辆调度问题,即带载车量约束的实时优化车辆路径问题,提出一种自适应量子遗传算法,用于最小化配送成本.根据搜索点目标函数的变化率,提出一种自适应量子旋转门更新方式,并通过子种群适应度值的变化确定量子旋转角的方向和大小,进而引导种群进化方向,提高算法的全局搜索广泛性;设计了一种变异操作,用于保持自适应量子遗传算法的种群多样性,进而提高算法全局搜索的宽泛性;引入基于两元素搜索原则的局部搜索方法来增强算法的局部优化能力.仿真实验和算法比较验证了所提算法的有效性和优越性.