带硬时间窗车辆路线问题的遗传算法

资 源 简 介

带硬时间窗车辆路线问题的遗传算法

详 情 说 明

带硬时间窗的车辆路线问题（VRPTW）是物流配送领域的经典优化难题。遗传算法作为启发式求解方法，能有效处理这类复杂约束的组合优化问题。

核心函数模块解析： 种群初始化函数负责生成满足时间窗约束的可行解群体，采用启发式规则避免无效解。 适应度评估函数通过计算路径总成本（行驶距离+时间惩罚）衡量个体质量。 选择算子采用轮盘赌或锦标赛策略，保留优质个体进入下一代。 交叉算子需要设计特殊路径重组方式，如OX交叉保持子代可行性。 变异算子通过局部路径调整增强多样性，需确保不违反时间窗限制。

优化过程可视化关键点： 收敛曲线应显示每代最优解和平均适应度的变化趋势 横轴为迭代次数，纵轴可同时显示路径长度和时间窗违反程度 典型现象包括前期快速收敛和后期局部优化阶段

算法调优建议： 自适应调整交叉/变异概率避免早熟收敛 引入局部搜索算子提升解质量 采用精英保留策略防止最优解丢失 对时间窗约束采用动态惩罚系数

通过分析迭代曲线可以评估算法性能，稳定的下降趋势和最终收敛值反映了算法有效性。实际应用中还需考虑计算时间与解质量的平衡。