物流是一个新兴学科,配送是现代物流的一个重要内容,合理安排车辆配送路线可以降低运输成本,提高经济效益。车辆路径问题是一类在物流配送调度中具有广泛应用的组合优化问题,属于强NP难题。有时间窗装卸问题比具有简单约束的车辆路径问题更加难以求解。 本文首先介绍了遗传算法在解决简单约束车辆路径问题上的应用,改进了交叉算子,为研究有时间窗装卸问题的遗传算法作了充分准备。 本文详细分析了有时间窗装卸问题的数学模型,深入研究解决此问题的分组编码遗传算法,将禁忌思想用于产生可行解的启发式插入搜索算法之中,并构造出适用于多目标的适应度函数,设计新的数据结构,对分组编码遗传算法进行有效实现。 在分组编码遗传算法中提出路径调整思想,设计出一种多策略分组编码遗传算法。采用多组通用算例测算,将多策略分组编码遗传算法与其它算法进行比较,其求解结果和计算时间都有明显改进,验证了多策略分组编码遗传算法能够有效稳定地收敛到所求问题的解。