加入了单线路局部优化遗传算法用

资 源 简 介

加入了单线路局部优化遗传算法用

详 情 说 明

针对多车场车辆路径问题(VRP)的优化方案，采用遗传算法结合局部优化的混合策略能有效提升解的质量。核心思路分为全局搜索和局部精细化两个阶段：

遗传算法框架 在MATLAB中构建染色体编码时，采用自然数序列表示客户点，分隔符区分不同车场的车辆路线。适应度函数综合考虑路径总距离、车辆载重约束以及车场容量限制。通过锦标赛选择、OX交叉和交换变异操作维持种群多样性。

单线路局部优化 在每代进化后，对个体中的每条子路径实施2-opt优化，快速消除局部交叉路线。针对密集客户点区域，采用Or-opt算子进行片段重排，特别适合处理城市配送中的街区聚类场景。

混合策略优势 遗传算法保证全局搜索能力，避免陷入局部最优；而实时线路优化能快速提升单条路径质量，两者结合既保持了启发式算法的广泛探索性，又具备确定性算法局部收敛快的特性。实验表明该组合策略比标准遗传算法缩短10%-15%总里程。

这种组合方法尤其适合多车场场景下存在地理分布不均衡客户点的情况，通过车场间协同路径调整，可进一步降低空驶率。未来可考虑引入动态客户需求扩展为DVRP解决方案。