多车型开放式车辆路线问题的混合启发式算法

多车型开放式车辆路线问题,是物流配送优化中不可缺少的环节。针对标准遗传算法存在收敛速度慢,局部搜索能力差,易早熟的缺点,采用混合启发式算法进行优化求解。采用实数序列编码,使问题变得更简洁;有针对性地构建初始解,提高了解的可行性;用基于排序的选择与最佳保留相结合策略,保证群体的多样性;引入部分算术交叉算子,加强染色体的全局搜索能力;利用模拟退火算法的Boltzmann机制,控制遗传算法的交叉、变异操作,提高了算法的收敛速度和搜索效率。仿真结果表明混合启发式算法在求解质量和计算效率上好于标准遗传算法。

开放式车辆路线问题的改进混合遗传算法

针对传统的遗传算法存在收敛速度慢,局部搜索能力差,易早熟的缺点,采用混合遗传算法进行优化求解开放式车辆路线问题。即采用二重结构编码,可以使问题变得更简洁,提高遗传法的搜索效率。用个体数量控制选择策略,以保证群体的多样性,用改进的顺序交叉算子避免优良基因片断在顺序交叉时被破坏,保证算法能够收敛到全局最优。最后,结合具体实例,通过实验计算证明了该改进算法的良好性能。