【摘 要】
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针对传统遗传算法在解决物流配送路径问题时容易出现早熟收敛和运输条件限制等方面的缺陷,在考虑了车辆载重和时间窗等约束条件的情况下,提出一种改进的遗传算法,用以解决带
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针对传统遗传算法在解决物流配送路径问题时容易出现早熟收敛和运输条件限制等方面的缺陷,在考虑了车辆载重和时间窗等约束条件的情况下,提出一种改进的遗传算法,用以解决带时间窗的车辆路径优化问题(VRPTW)。算法在交叉过程中通过最大限度保留优良基因来减少交叉后产生的劣质个体,进而提高了算法的收敛速度;设计了一种变异操作,用于保证算法的种群多样性,减少了不可行解的产生,进而提高了算法的全局搜索能力。该算法在Matlab 2016a上实现,算例结果表明:对比传统遗传算法,改进的遗传算法减少了约10%的运输成本,能跳出局部收敛并获得最优解,从而提供更合理的车辆路线。
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