模拟退火遗传算法的车辆调度问题研究

资 源 简 介

模拟退火遗传算法的车辆调度问题研究

详 情 说 明

模拟退火遗传算法在车辆调度问题中的应用是一种高效的组合优化方法。该问题通常需要考虑车辆路径、时间窗约束以及货物装载等复杂因素，传统算法容易陷入局部最优解。

模拟退火算法借鉴了金属退火的物理过程，在搜索过程中允许以一定概率接受较差的解，从而跳出局部最优。遗传算法则模拟生物进化机制，通过选择、交叉和变异操作逐步优化种群。两者的结合可以发挥全局搜索能力强和收敛速度快的优势。

在MATLAB实现时，首先需要建立适应度函数来评估路径成本，通常包括行驶距离、等待时间和超载惩罚等。染色体编码可采用基于客户序列的表示方法。模拟退火部分通过温度参数控制搜索范围，随着迭代逐步降低温度。遗传算法部分则负责生成新解并通过选择机制保留优质路径方案。

这种混合算法特别适合大规模车辆调度场景，能够在合理时间内找到近似最优解，相比单一算法具有更好的鲁棒性和求解质量。实际应用中还可根据具体约束条件调整交叉变异策略和退火冷却计划。