用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题的研究

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

详 情 说 明

物流配送路径优化问题是现代物流管理中的核心挑战之一，旨在寻找成本最低或效率最高的配送路线。而混合遗传算法（Hybrid Genetic Algorithm, HGA）通过结合遗传算法的全局搜索能力和局部优化方法（如模拟退火、禁忌搜索等），为这类NP难问题提供了高效解决方案。

传统遗传算法通过选择、交叉和变异等操作模拟自然进化过程，但可能陷入局部最优或收敛速度不足。混合遗传算法对此进行了改进：在遗传迭代中嵌入局部搜索策略，例如用2-opt算法优化个体路径片段，或在变异阶段引入动态邻域搜索。这种“粗调+细调”的机制显著提升了算法的收敛精度。

针对物流配送场景，算法设计需结合实际问题约束： 路径有效性：需满足车辆容量、时间窗等限制条件 混合编码：常采用整数编码表示配送点序列，结合实数编码表示车型等附加信息 自适应参数：动态调整交叉率、变异率以平衡探索与开发能力

实验数据表明，相比标准遗传算法，混合版本在50节点配送问题上能降低8%-15%的总运输成本，且迭代次数减少约30%。未来的研究方向包括结合深度强化学习进行动态路径规划，以及处理多目标优化场景下的Pareto解集筛选。