遗传算法时间窗车辆路径问题物流配送论文.doc

基于遗传算法的汽车物流配送问题的研究【摘要】 遗传算法是由美国J.Holland教授提出来的一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机优化搜索算法,是一种强有力的、应用范围十分广泛的随机搜索优化技术,广泛用于机器学习、组合优化、规划设计、自适应控制和人工生命等领域,尤其适用于处理传统的搜索方法难于解决的复杂和非线性问题,是21世纪智能计算中的关键技术之一。物流业是社会发展的重要产业,通常被人们称为“第三利润源泉”,物流配送是物流对消费者直接相连的关键的环节之一,通常理解为货物由物流节点发至收货人的过程。运输在物流业中占有极重要的位置,对物流成本的影响很大,对运输车辆的合理规划对降低成本起着至关重要的作用,本文的主要内容是使用遗传算法如何解决车辆路径问题。本文首先分析了目前车辆路径问题国内外的研究现状,并提出带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)这一研究内容,之后,介绍了遗传算法相关理论,以VRPTW问题为例进行了问题表述、建立模型、算法设计并且实现此算法。最后以遗传算法为基础,提出一种改进的遗传算法,将遗传算法与传统解法进行比较,体现改进遗传算法的可行性与优越性。更多还原【Abstract】 The genetic algorithm, proposed by Professor J. Holland, is a class of stochastic optimization search algorithm for biological mechanisms in natural selection and natural genetic. The genetic algorithm is a powerful random searching optimization techniques and widely used in machine learning, combinatorial optimization, planning and design, adaptive control and artificial life and other fields, especially in dealing with the complex and difficult nonlinear problems. So, we can say that the genet.更多还原 【关键词】 遗传算法； 时间窗； 车辆路径问题； 物流配送； 【Key words】 genetic algorithm； time windows； vehicle routing problem； logistics and disribution； 【索购全文】Q联系Q：138113721 Q联系Q: 139938848付费即发目录摘要 3-4 ABSTRACT 4 第一章 绪论 6-11 1.1 物流配送的概念 6-7 1.2 问题提出 7-9 1.3 目前国内外研究现状 9 1.4 总结 9-10 1.5 论文的研究内容与结构安排 10-11 第二章 车辆路径问题 11-17 2.1 简单车辆路径问题 11-13 2.2 带时间窗的车辆路径问题 13-17 第三章 遗传算法在求解物流配送问题中的应用 17-35 3.1 求解车辆路径问题的方法 17-21 3.2 遗传算法 21-26 3.3 遗传算法在VRPTW中的应用研究现状 26-29 3.4 利用遗传算法求解VRTW问题 29-35 第四章 一种改进的遗传算法在汽车物流配送的中应用 35