基于遗传算法的车辆路径规划在农村物流中的应用

发布时间：2017-08-04 00:05

  本文关键词：基于遗传算法的车辆路径规划在农村物流中的应用

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【摘要】：随着社会主义新农村建设的持续推进和深入发展,农民对生产资料和消费商品需求与日俱增,农村社会经济的发展带来农业产出种类丰富多样,以及4G移动网络快速发展,为农村电子商务奠定了很好的基础,但是物流运输成了发展农村电子商务平台最大的制约因素。为了适应我国农村电子商务平台快速发展对农村物流服务提出的迫切需求,结合我国农村地域特点和电子商务发展实际情况,建立抽象的数学模型,以物流取送货成本消耗最小化为模型求解最终目标,展开物流车辆路径优化相关研究。经过对比几种人工智能算法特点,最终以传统遗传算法为基础,对种初始算子和进化选择算子加以改进,采用补充完善后的Solomon R101算例数据进行模拟计算,将改进版算法和基本统算法进行了仿真实验,并将计算结果进行对比分析。实验结果表明,使用改进后的初始算子,种群的初始基因更优秀,遗传进化起点高,避开了前期漫长的随机搜索;改进后的选择算子将随机数生成数量从M增加到M2,大大增强了概率选择特性,又兼顾了自然随机选择特点,将优秀个体很好的进行了保留。改进后的遗传算法,求解收敛速度快,最优解的目标值更小,具有很好的应用前景和实用价值。
【关键词】：农村物流 电子商务 路径规划 遗传算法
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6;TP18
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-5
• 目录5-7
• 第一章 绪论7-11
• 1.1 课题研究背景7-8
• 1.2 国内外研究现状8-9
• 1.2.1 国内物流配送现状8-9
• 1.2.2 国外物流配送现状9
• 1.3 研究内容9-10
• 1.4 论文的主要组织结构10
• 1.5 本章小结10-11
• 第二章 农村物流11-17
• 2.1 基本概念11
• 2.2 主要内容及特点11-12
• 2.3 我国农村物流现状12-13
• 2.4 建设发展13-15
• 2.4.1 基本原则14
• 2.4.2 行业建设14-15
• 2.5 重大意义15-16
• 2.5.1 促进农业生产，加速农产品流通15
• 2.5.2 扩大就业岗位，增加农民收入15-16
• 2.5.3 改善农民生活，加快农村城市化16
• 2.6 本章小结16-17
• 第三章 遗传算法17-23
• 3.1 理论基础17-18
• 3.2 算法特点18-19
• 3.3 基本结构19-20
• 3.4 遗传算子20-22
• 3.5 本章小结22-23
• 第四章 VRPSDP模型建立与遗传算法设计23-38
• 4.1 VRPSDP模型建立23-25
• 4.1.1 问题描述23
• 4.1.2 模型基本约束23
• 4.1.3 模型建立及变量定义23-25
• 4.2 采用遗传算法设计求解VRPSDP问题25-37
• 4.2.1 染色体编码25-26
• 4.2.2 种群初始化26-29
• 4.2.3 计算适应度29-32
• 4.2.4 选择算子32-34
• 4.2.5 交叉算子34-36
• 4.2.6 变异算子36-37
• 4.3 本章小结37-38
• 第五章 算法改进及算例分析38-47
• 5.1 算例数据来源及改进38-39
• 5.2 求解参数设计39
• 5.3 结果分析39-46
• 5.3.1 最优解对比40-44
• 5.3.2 收敛速度44-45
• 5.3.3 改进算法求出最优解方案45-46
• 5.4 本章小结46-47
• 第六章 总结和展望47-49
• 6.1 本文总结47-48
• 6.2 研究展望48-49
• 参考文献49-52
• 在学期间的研究成果52-53
• 致谢53

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本文编号：616894