【摘 要】
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城市居民小批量、 个性化、 便利化、 高效化等配送需求以及日益拥堵的城市交通对城市配送效率提出更高的挑战.针对城市配送路径优化问题,以平均配送时间与总配送费用帕累托最优为目标,构建考虑时间窗的城市配送车辆路径优化模型,对遗传算法进行改进,在标准遗传算法的基础上加入筛选算子和择优算子并适当改进初始种群设计和选择、 交叉算子,最后通过算例验证模型的可行性和改进算法的有效性.结果表明改进后的遗传算法在求解考虑时间窗的车辆路径优化模型时,相较于标准的遗传算法的寻优能力有显著优势.
【机 构】
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重庆邮电大学 经济管理学院,重庆 400065
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城市居民小批量、 个性化、 便利化、 高效化等配送需求以及日益拥堵的城市交通对城市配送效率提出更高的挑战.针对城市配送路径优化问题,以平均配送时间与总配送费用帕累托最优为目标,构建考虑时间窗的城市配送车辆路径优化模型,对遗传算法进行改进,在标准遗传算法的基础上加入筛选算子和择优算子并适当改进初始种群设计和选择、 交叉算子,最后通过算例验证模型的可行性和改进算法的有效性.结果表明改进后的遗传算法在求解考虑时间窗的车辆路径优化模型时,相较于标准的遗传算法的寻优能力有显著优势.
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