原文传递
基于改进遗传算法的物流配送车辆路径问题研究
| 论文题名： | 基于改进遗传算法的物流配送车辆路径问题研究 |
| 关键词： | 物流配送;车辆路径;优化算法;遗传算法 |
| 摘要： | 物流自出现以来，就表现出了其特有的作用。它不仅能够很好的满足现代商业发展的需求，而且能够有力的推动社会经济的进步。在物流系统中，配送是运输的一个环节，更是运输的核心。配送就是从物流中心把客户所需要的货物送至客户手中的过程，因此，对配送路径进行合理规划不仅可以提高货物配送速度，而且对配送成本以及最终效益也会产生很大的影响。 随着诸如淘宝、京东等电子商务的普及，客户的数量呈现爆发式的增长，物流企业迅速发展起来，当然这也使得配送的难度越来越大，因此，车辆运输路径的安排成为首要解决的重大问题。虽然车辆运输路径问题是一个很难解决的难题，但是鉴于它能给社会带来可观的经济效益，还是有很多的学者、专家以及各界人士对其进行研究。 本论文主要是针对物流配送车辆路径优化问题来进行研究的，首先分析了车辆路径问题的研究背景和车辆路径问题的研究意义以及国内和国外分别对物流配送VRP的研究现状，通过对比指出国内在路径优化方面存在的问题。然后对VRP进行分析，主要是从VRP的一般描述、分类以及基本解法这三个方面来进行分析。然后对基本遗传算法进行分析，主要是从原理、操作步骤、优缺点以及改进这三个方面来进行分析。最后，针对基本遗传算法在解决CVRP问题中所存在的一些缺点提出了基于贪婪算法生成的初始化种群、启发式交叉算子以及终止代数的判定的改进遗传算法，并将改进的遗传算法应用于求解CVRP问题中，并通过实例验证该改进算法的有效性。 |
| 作者： | 王丹 |
| 专业： | 计算机科学与技术 |
| 导师： | 周连喆 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长春工业大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
