基于改进遗传算法的物流配送路线优化研究

在分析车辆路径问题 (VRP)现有启发式算法的基础上 ,建立了考虑路线安排的物流配送方案模型 ,并提出了求解该问题的一种改进遗传算法 (IGA)。方法的核心在于针对遗传算法的局部搜索能力的不足 ,在选择、交叉、变异等遗传操作之后 ,引入逆转换位算子 ,根据适应度是否增加 ,对新产生的染色体进行多次逆转操作。应用 C语言编程进行模拟计算 ,结果表明该改进遗传算法明显增强了群体演化的质量 ,提高了算法收敛速度 ,较好地解决了“早熟收敛”问题。

现代物流信息管理中配送车辆路线优化研究

在分析车辆路线问题(VRP)现有启发式算法的基础上,提出了求解该问题的一种改进遗传算法(IGA)。该方法的核心在于针对遗传算法的局部搜索能力的不足,在选择、交叉、变异等遗传操作之后,引入逆转换位算子,根据适应度是否增加,对新产生的染色体进行多次逆转操作。模拟计算结果表明,该改进遗传算法明显增强了群体演化的质量,提高了算法收敛速度。

单亲遗传算法进行树状管网优化

树状管网布置优化属于典型的组合优化问题。针对树状管网布置的特点,以图论和遗传算法为理论基础,应用改进遗传算法———单亲遗传算法进行树状管网优化,并设计了相应的适应度函数、单亲换位算子和逆转算子,且算法的寻优效率较高,收敛性和稳定性较好。