用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题的研究_郎茂祥

资 源 简 介

用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题的研究_郎茂祥

详 情 说 明

混合遗传算法在物流配送路径优化中的应用是一项重要的研究课题，该算法结合了遗传算法和局部搜索算法的优势，能够有效解决复杂的车辆路径问题。郎茂祥的研究着重于如何利用混合遗传算法提高物流配送效率并降低运输成本。

混合遗传算法的核心思想是将遗传算法的全局搜索能力与其他优化算法的局部搜索能力相结合。在物流配送场景中，算法首先通过遗传操作产生初始解群，然后利用局部搜索方法对个体进行精细调整。这种组合策略既保持了种群的多样性，又能快速收敛到较优解。

对于物流配送问题，混合遗传算法需要特别考虑几个关键因素：首先是路径编码方式，通常采用自然数编码表示配送点序列；其次是适应度函数设计，要考虑路径总长度、车辆载重限制、时间窗约束等实际因素；最后是变异和交叉算子的定制化设计，要确保产生的新解满足所有业务约束条件。

这种混合算法相比单一遗传算法具有更快的收敛速度和更好的解质量，在实际物流配送系统中能显著减少车辆行驶里程和提高装载率，为企业创造可观的经济效益。