【摘 要】
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物流中心配送有着很强的应用背景,合理进行物流配送是实现运输规模经济、节省运输费用的重要手段。本文主要研究了目标函数是最小化费用的物流中心配送问题及其近优算法—遗
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物流中心配送有着很强的应用背景,合理进行物流配送是实现运输规模经济、节省运输费用的重要手段。本文主要研究了目标函数是最小化费用的物流中心配送问题及其近优算法—遗传算法和免疫算法。本文首先对现代物流进行概述,指出货物配送是物流的核心环节。运输分为合理运输和不合理运输,其中推行配送制是组织合理运输的主要措施之一。本文深入研究了配送问题的理论,并对配送问题及相关问题进行综述,并在一些模型的假设下,建立了货物配送问题的数学模型。对于上面所建立的货物配送问题的数学模型直接对其进行求解是相当困难的,而我们可以虚拟一个运输网络,将原问题转化为一个带时间约束、能力约束的最短路径问题,然而,对于虚拟后的网络,可能会有多余的节点,如果把这些多余节点去掉,可以在很大程度上降低问题的复杂性,所以首先对这样虚拟的网络进行优化。为了有效解决此类优化后的问题,本文提出并实现了货物配送问题的遗传算法。该算法与货物配送问题相结合,构造了染色体的适值函数;遗传操作采用两点交叉和换位变异。结果表明,该算法能够有效的解决此类问题。本文最后提出并实现了货物配送问题的免疫算法。该算法抗体采用序数编码,采用合适的抗体与抗原的亲和力,构造了合适的抗体浓度和抗体生存力计算方法。通过记忆细胞对那些与记忆细胞有较高亲和力的抗体产生抑制作用,使它们的生存力降低。从而保证免疫算法不会陷入局部最优解。最后结果表明,该算法也能够有效的解决此类问题。
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