基于聚类—遗传算法的物流配送路径优化研究

发布时间：2022-12-05 20:11

　　为了提高配送效率,需要更好地规划配送路线,通过建立配送路径最优化模型,使用聚类—遗传算法对其求得配送路径的最优解,聚类—遗传算法采用新的染色体编码方式和交叉原则,相较传统遗传算法,迭代收敛速度更快,且呈现出更优的结果,使得区域配送路径路线最短、成本最低。 

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 聚类—遗传算法概述
2 建立物流配送路径优化问题模型
    2.1 物流配送路径优化问题的描述
    2.2 模型假设
    2.3 建立数学模型
3 物流配送路径优化算法流程
4 物流配送路径优化算法设计
    4.1 改进K-means算法
    4.2 遗传算法
5 物流配送路径优化算法应用与分析
6 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法的农业机械调配研究[J]. 刘丽,刘野,王新利.  农机化研究. 2019(11)
[2]基于多层编码遗传算法的舰艇改造任务分配方法[J]. 李一夫,宋贵宝,贾汝娜,张文鹏.  舰船电子工程. 2019(01)
[3]基于遗传算法的小麦收割机路径智能优化控制研究[J]. 梁肖,周湘贞.  农机化研究. 2018(02)
[4]基于自适应遗传算法的电子商务物流配送及仿真研究[J]. 冯卫华.  青岛大学学报(自然科学版). 2016(03)
[5]基于改进遗传算法的多类图元混合加工路径优化方法[J]. 陈光黎,雷欢,吴亮生,高小征,杨阳,周俊伍.  自动化与信息工程. 2016(03)
[6]基于优化遗传算法的多配送中心车辆路径研究[J]. 黄玉文.  科技视界. 2015(31)
[7]基于禁忌遗传算法的邮政运输车辆调度问题[J]. 王永,杨晓洁,胥冬川,罗建钢.  系统工程. 2014(08)
[8]基于改进遗传算法的多式联运路径优化研究[J]. 张润杰.  物流工程与管理. 2014(05)
[9]一种改进的车辆调度问题的遗传算法[J]. 侯亚林,张秀全,张振坤.  河南大学学报(自然科学版). 2009(02)
[10]物流配送车辆调度问题的改进遗传算法[J]. 庞留勇,张秀全.  天中学刊. 2008(02)

硕士论文
[1]时间窗约束下的货物多式联运路径优化研究[D]. 陈伟.重庆交通大学 2017
[2]基于风险—费用的长大货物多式联运路径优化[D]. 张建茹.大连海事大学 2017



本文编号：3710274