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用遗传算法解决车辆优化调度问题.doc

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用遗传算法解决车辆优化调度问题.doc

I摘要近年来,物流作为“第三方利润的源泉”受到国内各行业的极大重视并得到了较大的发展。在高度发展的商业社会中,传统的VSP算法已无法满足顾客需求对物流配送提出的要求,于是时间窗的概念应运而生。带有时间窗的车辆优化调度问题是比VSP复杂程度更高的NP难题。本文在研究物流配送车辆优化调度问题的基础上,对有时间窗的车辆优化调度问题进行了分析。并对所采用的遗传算法的基本理论做了论述。对于有时间窗的非满载VSP问题,将货运量约束和软时间窗约束转化为目标约束,建立了非满载VSP模型,设计了基于自然数编码,使用最大保留交叉、改进的反转变异等技术的遗传算法。经实验分析,取得了较好的结果。由于此问题为小组成员共同研究,本文重点论述了本人完成的关于适应度函数和变异操作的部分。关键词:物流配送车辆优化调度遗传算法时间窗IIAbstractRecentyears,logistics,takenas"thirdprofitresource”,hasbeendevelopingrapidly.Inthedevelopedcommercialsociety,traditionalVSPalgorithmhavebeenunabletomeettherequirementthatQuickResponsetocustomerdemandhadbroughtforth,thentheconceptionofTimeWindowhascomeintobeing.Thevehicle-schedulingproblemwithtimewindowisalsoaNP-hardproblembeingmorecomplicatedthanVSP.Thistexthasbeenresearchedtothevehicle-schedulingproblemwithtimewindowonthebasisofresearchedtologisticvehicleschedulingproblem.Andithasexplainedthebasictheoryofgeneticalgorithm.OntheVSPwithtimewindow,whiletherestraintsofcapacityandtimewindowsarechangedintoobjectrestraints,amathematicmod

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