基于模拟退火遗传算法的车辆调度问题研究

资 源 简 介

基于模拟退火遗传算法的车辆调度问题研究

详 情 说 明

在解决复杂的车辆调度问题时，传统的优化方法往往难以找到全局最优解。本文将介绍如何结合模拟退火和遗传算法这两种智能优化方法，来高效求解车辆路径规划问题。

车辆调度问题的核心是找到一组最优路径，使得车辆在满足各种约束条件下完成配送任务，同时最小化总成本或行驶距离。该问题属于NP难问题，随着节点数量增加，求解难度呈指数级增长。

模拟退火算法借鉴了金属退火过程的物理现象，通过引入温度参数来控制搜索过程。该算法能够以一定概率接受劣质解，从而避免陷入局部最优。而遗传算法则模拟了生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作不断优化种群。

将两种算法结合后形成的混合算法具有以下优势：首先利用遗传算法的全局搜索能力快速定位潜在优质解区域，再通过模拟退火算法的局部搜索能力进行精细调节。在MATLAB实现过程中，需要特别注意算法参数的设置，如初始温度、降温速率、种群规模等，这些参数会直接影响算法的收敛速度和求解质量。

实际应用中，这种混合算法在物流配送、快递路线规划等领域展现出良好的性能，能够有效平衡求解精度和计算效率，为复杂车辆调度问题提供了一种可行的解决方案。