基于模拟退火酸发和遗传算法的物流配送路径问题

资 源 简 介

基于模拟退火酸发和遗传算法的物流配送路径问题

详 情 说 明

物流配送路径问题属于典型的组合优化难题，其核心目标是在满足客户需求的前提下，寻找成本最低或效率最高的配送路线。传统精确算法在节点规模增大时面临计算瓶颈，而模拟退火与遗传算法这类启发式方法展现了独特优势。

模拟退火算法借鉴冶金学中的退火过程，通过引入"温度"参数控制搜索范围。高温阶段接受较差解以避免局部最优，随着温度降低逐步收敛至优质解。应用于路径规划时，算法通过随机交换路径节点生成新解，并依据Metropolis准则决定是否接受新解，这种机制特别适合处理多峰值的路径优化场景。

遗传算法则模拟生物进化过程，将路径编码为染色体，通过选择、交叉、变异操作迭代优化种群。其亮点在于： 路径交叉操作可融合父代优质路径片段 变异操作引入随机扰动增强多样性 适应度函数直接关联配送成本

两种算法常被结合使用，例如用遗传算法生成初始种群，再用模拟退火优化个体解。这种混合策略能兼顾全局探索和局部开发能力，在应对动态需求、时间窗约束等复杂物流场景时尤为有效。实际应用中需注意参数调优（如退火速率、变异概率）与问题特性的匹配，这是算法性能的关键决定因素。