单车辆物流配送决策模型及其遗传算法

从提高装配运输系统运作效率及效益的角度出发,综合考虑配送时窗、配送重量、体积及车辆装载力等约束因素,建立了单车辆配装运输决策模型.通过遗传算法应用在模型中的适应性分析及可能存在的问题或缺陷分析,采用自然数编码、最大保留交叉及自适应交叉变异等技术以遗传父代优良特性、改善算法的早熟及进化停滞现象并增强其寻优性能.算法中嵌入配送重量、体积及配送时窗约束检验子程序以减小编码难度并提高解的精准度.最后以实例说明模型的应用,并指出进一步的研究方向.

配装-运输集成决策模型及其遗传算法

为了充分利用运输工具的装载力和优化运输路径,在充分考虑货物重量、体积及车辆装载力等约束条件下,建立配装-运输集成决策模型并用基于自然数编码的遗传算法对其求解.通过对高复杂度条件下的"遗传特性"分析,算法采用最大保留交叉及自适应交叉变异,最大限度地保留了父代的优良特性,改善基本遗传的"早熟"特性、增强算法的寻优能力并提高了解的精准度.编制了运行平稳的计算机程序,实例计算表明:配装-运输集成决策模型及算法可行有效,不仅使配送总行程节约了26.6%,而且使车辆载重量和体积平均利用率分别达到88%和86%.