大规模物流网络的组合遗传算法研究

资 源 简 介

大规模物流网络的组合遗传算法研究

详 情 说 明

大规模物流网络的组合优化问题是现代供应链管理中的核心挑战。面对成千上万的配送节点、动态需求以及复杂的约束条件（如车辆载重、时间窗等），传统精确算法往往因计算复杂度爆炸而失效。

组合遗传算法为这类NP难题提供了新思路： 编码设计：将配送路线序列转化为染色体，例如采用排列编码表示访问顺序，或变长编码适应多车辆场景 适应度函数：综合运输成本、时间惩罚、载重利用率等目标，可通过加权求和或帕累托前沿处理多目标优化 混合策略：嵌入局部搜索（如2-opt优化）、禁忌搜索等启发式方法提升收敛速度 并行计算：利用岛屿模型实现种群分治，或GPU加速适应大规模网络计算

该领域的前沿方向包括：动态环境下的增量优化、与强化学习的协同进化，以及考虑碳排放等可持续发展指标的多目标建模。这些创新正在重塑从电商配送至应急物流的全局优化范式。