基于混合遗传算法的农产品物流配送路径优化

发布时间：2018-07-25 20:31

【摘要】：农业生产及农业生产资料供应和农产品的合理配送,除了应选择合适的运输方式外,还要确定合理的配送路线和货物的运输量,对于不同的运输条件、组织方法,车辆可以按照不同的配送路线完成农产品及其相关生产资料的配送任务。在构建了农产品及其生产资料的物流配送路径优化数学模型的基础上,提出了基于局部竞争机制的选择小生境技术和自适应调节交叉变异参数方法提高全局收敛性能,然后将带有记忆功能的模拟退火算法与上述改进遗传算法相结合,以提高局部搜索能力,从而构造出一种新的混合遗传算法。经过计算证明,这种混合算法可以在很大程度上解决上述问题,并得到最优解或者近似最优解。
[Abstract]:For agricultural production and the supply of agricultural means of production and the rational distribution of agricultural products, in addition to selecting the appropriate mode of transportation, it is also necessary to determine a reasonable distribution route and the volume of goods transported, and to organize the different transportation conditions, Vehicles can complete the distribution of agricultural products and related means of production according to different distribution routes. On the basis of constructing a mathematical model of logistics distribution path optimization for agricultural products and their means of production, a local competitive mechanism based niche selection technique and an adaptive method to adjust cross-variation parameters to improve the global convergence performance are proposed. Then the simulated annealing algorithm with memory function is combined with the improved genetic algorithm to improve the local search ability and a new hybrid genetic algorithm is constructed. It is proved by calculation that the hybrid algorithm can solve the above problems to a large extent and obtain the optimal solution or approximate optimal solution.
【作者单位】： 泰州学院;南京理工大学泰州科技学院;
【基金】：辽宁省高等学校优秀科技人才支持计划(编号:LR2012005)
【分类号】：F326.6;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2144999