遗传算法解决车辆路径问题

资 源 简 介

遗传算法解决车辆路径问题

详 情 说 明

遗传算法作为启发式优化算法的代表，在解决车辆路径问题这类组合优化难题时展现出独特优势。其核心思想是模拟自然界生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作逐步改进解的质量。

在车辆路径问题场景中，每个染色体通常代表一种可能的配送路线方案。算法首先随机生成初始种群，然后通过适应度函数评估各方案的优劣，比如计算总行驶距离或配送成本。优秀的个体将有更高概率被选中参与繁殖，产生新一代解决方案。

算法的关键创新在于其特殊的交叉和变异机制设计。有序交叉可以保留父代的有效路径片段，而交换变异或逆转变异则能跳出局部最优。这种全局搜索能力使其特别适合多车辆、多客户的复杂配送场景。

与传统精确算法相比，遗传算法在合理时间内就能获得满意解，尤其适合大规模实际问题。但需要注意参数调优，如种群规模、变异率等，这些因素直接影响收敛速度和求解质量。