基于遺傳算法的物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題研究

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1、第15卷第3期中國(guó)公路學(xué)報(bào)Vol.15No.32002年7月ChinaJournalofHighwayandTransportJuly20023Y3t}$:1001-7372(2002)03-0076-04基于遺傳算法的物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題研究郎茂祥(北方交通大學(xué)交通運(yùn)翰學(xué)院，北京100044)摘要:在建立物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)造了求解該問(wèn)題的遺傳葬法，并進(jìn)行了實(shí)臉計(jì)算。計(jì)算結(jié)果表明，用遺傳算法進(jìn)行物流配送路徑優(yōu)化，可以方便有效地求得問(wèn)題的最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。關(guān)鍵詞:物流配送;遺傳算法;優(yōu)化中圖分類(lèi)號(hào):U492.3文獻(xiàn)

2、標(biāo)識(shí)碼,AStudyoftheoptimizingofphysicaldistributionroutingproblembasedongeneticalgorithmLANGMao-xiang(SchoolofTrafficandTransportation,NorthernJiaotongUniversity,Beijing100044,China)Abstract;Onthebasisofestablishingtheoptimizingmodelonphysicaldistributionroutingproblem,thisp

3、aperpresentsageneticalgorithmforsolvingthisproblem,andmakessomeexperimentalcalculations.Theexperimentalcalculationsresultsdemonstratethattheoptimalornearlyoptimalsolutionstothephysicaldistributionroutingproblemcanbeeasilyobtainedbyusinggeneticalgorithm.Keywords;physicald

4、istribution;geneticalgorithm;optimizing和MILLER提出的掃描法[n:等，雖然這些算法為求0引言解配送路徑優(yōu)化問(wèn)題提供了有效的方法，但也存在隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和物流技術(shù)專業(yè)化水平的一定的問(wèn)題，如節(jié)約法雖然具有運(yùn)算速度快的優(yōu)點(diǎn)，提高，物流配送業(yè)得到了迅猛發(fā)展。物流配送是指按但也有組合點(diǎn)零亂、邊緣點(diǎn)難以組合的問(wèn)題，掃描法用戶的訂貨要求，在配送中心進(jìn)行分貨、配貨，并將為非漸進(jìn)優(yōu)化等。如何針對(duì)物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題配好的貨物及時(shí)送交收貨人在物流配送業(yè)務(wù)中，存的特點(diǎn)，構(gòu)造運(yùn)算簡(jiǎn)單、尋優(yōu)性能優(yōu)良的啟發(fā)式算在許多

5、優(yōu)化決策問(wèn)題，筆者討論其中的物流配送路法，是一個(gè)值得深人研究的課題。徑優(yōu)化問(wèn)題，即通過(guò)制定合理的配送路徑，快速而經(jīng)遺傳算法的出現(xiàn)為求解物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題濟(jì)地將貨物送達(dá)用戶手中。配送路徑的選擇是否合提供了新的工具，該算法是由美國(guó)的H()L工.-ANDJ理，對(duì)加快配送速度、提高服務(wù)質(zhì)量、降低配送成本教授于1975年提出的U]，它是一種借鑒生物界自然及增加經(jīng)濟(jì)效益都有較大影響。選擇和自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)化搜索方法。由于遺傳研究表明，配送路徑優(yōu)化問(wèn)題是一個(gè)NP難題，算法采用隨機(jī)選擇，對(duì)搜索空間無(wú)特殊要求，無(wú)需求只有在需求點(diǎn)和路段較少時(shí)，才能求得

6、精確解。因?qū)?，具有運(yùn)算簡(jiǎn)單、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)，尤其適用于此，用啟發(fā)式算法求解該問(wèn)題就成為人們研究的一處理傳統(tǒng)搜索方法難于解決的復(fù)雜和非線性的問(wèn)個(gè)重要方向，并出現(xiàn)了多種啟發(fā)式算法，如題，目前已廣泛應(yīng)用于組合優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、自適應(yīng)CLARKE和WRIGHT提出的節(jié)約法,GILLETT控制等領(lǐng)域。筆者針對(duì)物流配送路徑優(yōu)讓問(wèn)頗的特收摘日期2001-08-23作者簡(jiǎn)介郎茂洋自969-).男，山東高唐人，北方交通大學(xué)副教授.1學(xué)博士研究生第3期郊茂祥:基于遺傳算法的物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題研究點(diǎn)，構(gòu)造了求解該問(wèn)題的遺傳算法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)計(jì)算，量;式((3)

7、保證每條配送路徑的長(zhǎng)度不超過(guò)汽車(chē)一次得到了較好的結(jié)果。配送的最大行駛距離;式(4)表明每條路徑上的需求點(diǎn)數(shù)不超過(guò)總需求點(diǎn)數(shù);式((5)表明每個(gè)需求點(diǎn)都得1物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型到配送服務(wù);式(6)為每條路徑的需求點(diǎn)的組成;式物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題可以描述為:從配送中(7)限制每個(gè)需求點(diǎn)僅能由一輛汽車(chē)送貨;式((8)為心(物流據(jù)點(diǎn))用多輛汽車(chē)向多個(gè)需求點(diǎn)(顧客)送當(dāng)?shù)趉輛汽車(chē)服務(wù)的客戶數(shù))1時(shí)，說(shuō)明該輛汽車(chē)貨，每個(gè)需求點(diǎn)的位置和需求量一定，每輛汽車(chē)的載參加了配送，則取、館n(n,)=1，當(dāng)?shù)趉輛汽車(chē)服務(wù)重量一定，要求合理安排汽車(chē)路線

8、，使總運(yùn)距最短，的客戶數(shù)<1時(shí)，表示未使用該輛汽車(chē)，因此取并滿足以下條件:sign(nk)=().(1)每條配送路徑上各需求點(diǎn)的需求量之和不z物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題的遺傳算法超過(guò)汽車(chē)載重量;(2)每條配送路徑