基于遗传算法的物流配送中心选址问题研究

本文在选择、交叉、变异等操作方面改进了基本遗传算法,将其应用于物流配送优化问题,进行了有益的尝试和分析。在理论上比较了基本遗传算法和改进遗传算法的性能,给出改进遗传算法在物流配送中心应用的算法。     

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.     

基于自适应的多类型物流配送改进遗传算法研究

对目前常见的物流配送过程中优化调度算法进行研究总结,分析了物流配送抽象流程,以求取优化配送效率、降低算法的时间和空间复杂度为目标,设计了基于自适应的多类型物流配送改进遗传算法。将基于自适应遗传算法的多类型物流配送优化算法应用到实际物流配送过程中,针对处理结果进行科学评价。通过实例的应用验证了提出算法的可行性和高效性。     

一种物流配送车辆路径智能优化算法研究

针对遗传算法局部搜索能力不足,运行效率较低的缺点,论文提出将最速下降法与遗传算法相结合构成混合遗传算法.通过对物流配送车辆路径的特点分析,建立了物流配送车辆路径优化问题数学模型,利用改进的混合遗传算法对模型进行求解.仿真实验结果表明,混合遗传算法求解物流配送路径优化问题,可以较好地克服遗传算法局部搜索能力方面的不足和最速下降法在全局搜索能力方面的不足,得到质量较高的解.     

一种基于精英策略的改进蚁群算法及应用

针对基本蚁群算法存在求解速度慢,容易出现"早熟",导致搜索停滞的缺点,将遗传算法中排序的概念扩展到精英机制当中,以一种新的加权方法进行信息素更新,建立了改进蚁群算法模型.对30城市物流配送问题仿真结果表明:改进算法的求解速度和求解精确度都明显优于基本蚁群算法.     

考虑逆向物流第三方配送的选址路径问题研究

针对电子商务退货的大量产生,提出一种送取一体化的配送方式,第三方物流和自建物流结合的逆向物流配送策略。选址和路径问题LRP（Location Routing Problem）成为了很多物流配送企业正在面对和急需解决的难题。为了降低配送方式成本以及提高客户满意度,利用改进的遗传算法,首先在自建物流成本中加入时间窗惩罚函数,偏远地区的配送采用第三方物流配送方式,建立送取货为一体的逆向物流选址路径模型;然后针对问题的复杂性设计一种改进的遗传算法对模型进行求解,采用时间分布思想初始化种群,引入局部搜索算法,设计自适应的改进遗传算法;最后采用实验进行数据分析,通过物流成本的降低、运行时间的减少、运行效率的提高等数据验证了模型的可行性以及算法的有效性。     

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。     

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.     

改进差分进化算法在物流配送中的多目标优化研究

为了合理调度物流配送车辆和规划路程、达到降低物流管理成本的目的,针对物流配送中多目标路径规划问题,利用差分改进算法,设计了优化方案。物流配送路径规划涉及路程和用车量两项优化目标,属于与标准差分优化不同的多目标优化类型。为了达到物流配送节约成本的总体目标,在分析基本差分进化算法的基础上,对配送顾客采用实数编码。针对差分多目标优化算法,提出了通过对变异算子的改进,来规划用车及选择行程。利用MATLAB仿真软件,对不同初始种群进行仿真。仿真结果表明:改进的差分进化算法收敛快而稳定,实现了物流配送多目标的最优化。通过物流配送多目标优化,达到了物流企业提高成本管理的基本要求,有效增强了物流企业在市场经济中的竞争力。     

多类型物流配送优化策略研究

研究多类型物流配送优化问题。物流中货物的配装以及送货的线路优化是物流配送的核心难点问题。对目前常见的物流配送过程中优化调度算法进行比较,分析了物流配送抽象流程,阐述了半启发式的遗传算法,以求取优化配送效率、降低算法的时间和空间复杂度为目标,建立了多类型物流配送整数线性规划模型,并设计了相关求解算法。将自适应遗传算法的多类型物流配送优化策略应用到实际物流配送过程中进行仿真,处理结果进行科学评价。通过实例的应用,验证了提出算法的可行性和高效性。     

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Spark的并行遗传算法在物流配送问题中的应用

传统的遗传算法在数据量不足的单机情况下可能存在早熟的现象,遗传算法对搜索范围的依赖性很强,大搜索范围的遗传算法往往有更好的表现。为解决以上问题,可把Spark海量存储和并行计算的能力运用到遗传算法的求解上,实现一种粗粒度的并行遗传算法。利用Spark并行执行遗传算法的选择、交叉和变异等操作,可以大大提高遗传算法的搜索范围和执行速度。实验将改进后的遗传算法应用到物流配送问题中,结果表明,与单机和传统的并行模型相比,基于Spark的遗传算法在运行时间上明显减少,同时早熟的现象也得到了缓解。     

物流配送中烟花算法结合遗传算法的异质车队路径优化方法

针对物流配送中车辆路径的问题,提出一种烟花算法结合遗传算法的物流配送异质车队路径优化方法。根据优先聚类其次路径的两阶段构造理论将新型群体智能算法烟花算法与遗传算法进行有效结合,首先按运力空间划分聚类区域,并采用改进的遗传算法解决为客户分配车辆的问题,然后通过采用烟花算法对路径排序实现本地路径优化。将该方法的实验结果与经验结果进行了比较,结果表明,所提出的混合算法模型得到的实验结果优于经验结果。     

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。     

时间窗约束下农产品物流配送路径优化研究

农产品需求量增加对物流配送提出较高挑战,基于此提出时间窗约束下农产品物流配送路径优化方法研究。依客户预期服务时间需求,取混合时间窗约束函数确定时间窗、物流配送车辆最大载重、配送路径长度与物流配送车辆约束条件,构建农产品物流配送路径优化模型;基于农产品物流配送需求改进传统遗传算法,求解构建模型,即获农产品物流配送路径优化结果。实验结果显示：相较生鲜农产品多车型冷链物流车辆路径优化,所提方法最优农产品物流配送路径获取迭代次数更少、配送路径长度更短、总成本更低,应用性能更佳。     

用改进的遗传算法训练神经网络构造分类器

针对基本遗传算法存在容易早熟和局部搜索能力弱等缺陷,提出了改进的遗传算法,引入交叉概率和变异概率与个体的适度值相联系,改进了操作算子,而且在交叉操作后又引入模拟退火机制,提高遗传算法的局部搜索能力。同时,用改进的遗传算法和基本的遗传算法训练神经网络构造分类器,实验结果表明,改进的遗传算法在最好个体适度值和最好分类准确性等方面性能更好。     

基于改进遗传算法的物流配送路径求解

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.     

基于动态能耗的多无人机协同任务分配

针对多无人机物流配送存在的空载率高、能源利用效率低等问题,考虑同时送取货的多无人机配送场景和无人机实时能耗变化,提出了无人机动态能耗模型,进行了多无人机同时送取货任务分配问题的研究。用遗传算法对问题进行求解,针对经典遗传算法对初始种群的依赖性、易早熟、局部搜索能力弱等特点,设计了一种混合初始化方法,引入了食肉植物算法繁殖机制,并结合问题特性设计了内交叉策略和反馈变异策略,同时引入了过程精英策略,对遗传算法进行了改进。实验结果表明,改进的遗传算法可以有效求解基于动态能耗的多无人机任务分配问题。     

论遗传算法在旅行商问题中的应用

旅行商问题是算法应用中的基本问题,遗传算法具有通用性、智能性、鲁棒性、全局性和并行性的特点,正好适合于该问题的求解。但基本遗传算法在解决旅行商问题时效率不高,并且容易陷于局部最优解。为了解决这一问题,提出了一种改进的遗传算法。文章首先对旅行商问题进行了描述,对遗传算法进行了介绍,对其中的个体选择、交叉算法等重要因素做了一定地改进。最后,用一个简单的实例对基本遗传算法和改进的遗传算法进行了比较,发现改进的遗传算法在解决旅行商问题上的效率问题上有了一定的提高。