【摘 要】
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物流配送车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是一类具有广泛应用的NP-Hard问题,是解决物流配送效率的关键,传统方法寻找最优解的效率低、耗时长,往往找不到满意的解,
【机 构】
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中国科学院新疆理化技术研究所,中国科学院大学
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物流配送车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是一类具有广泛应用的NP-Hard问题,是解决物流配送效率的关键,传统方法寻找最优解的效率低、耗时长,往往找不到满意的解,导致物流成本过高。为了提高VRP寻优效率,降低物流运送成本,对基本遗传算法改进求解VRP问题。首先建立VRP的数学模型,然后基于贪婪随机自适应算法(Greedy Randomized Adaptive Search Procedure,GRASP)改进遗传算法的邻域搜索能力,生成遗传算法初始种群,最后利用遗传算法从GRASP生成的初始种群中找到最优解。计算结果表明,所采用的改进遗传算法可以更好的求解车辆路径问题,有效降低物流运送成本。
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