基于修正遗传算法的含服务费的车辆路径问题

发布时间：2018-03-03 08:12

  本文选题：修正遗传算法　切入点：集配货一体化　出处：《科学技术与工程》2017年32期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在一般的带时间窗的集配货一体化问题研究的基础上增加了对装卸货产生的服务费的研究。通过推理计算求出包括服务费在内的各部分费用在总费用中所占权重,建立含服务费的带时间窗的集配货一体化车辆路径问题(VRPPDTW)模型。在求解时基于遗传算法并对算子做出修正,通过动态自适应技术修正交叉算子和引入2-opt操作修正变异算子,通过修正确保种群的多样性和稳定性并提高算法的求解效率。最后,通过数值例子对文章的模型和计算策略进行验证。结果显示:执行修正遗传算法(MGA)的最优成本为246.136;执行自适应规则确定交叉概率遗传算法(AGA)的最优成本为275.944 3;执行标准遗传算法(SGA)的最优成本为304.188 6;经过多次反复执行验证,使用修正遗传算法较其余两种算法更适合求解此模型。
[Abstract]:On the basis of the general research on the integration of distribution and collection with time windows, the research on the service charge caused by loading and unloading is added. The weight of the cost of each part, including the service charge, in the total cost is calculated by inferential calculation. The VRPPDTW model of integrated vehicle routing problem with time window with service charge is established. Based on genetic algorithm and modified operator, crossover operator is modified by dynamic adaptive technique and 2-opt operation modified mutation operator is introduced. Through the correction to ensure the diversity and stability of the population and improve the efficiency of the algorithm. Finally, The results show that the optimal cost of implementing modified genetic algorithm (MGA) is 246.136; the optimal cost of executing adaptive rules to determine crossover probability genetic algorithm (AGA) is 275.9443; The optimal cost of line standard genetic algorithm (SGA) is 304.1886. The modified genetic algorithm is more suitable than the other two algorithms to solve the model.
【作者单位】： 四川大学商学院;
【分类号】：TP18

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本文编号：1560217