基于改进遗传算法的物流配送车辆路径问题研究

发布时间：2017-04-17 19:06

  本文关键词：基于改进遗传算法的物流配送车辆路径问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：物流自出现以来,就表现出了其特有的作用。它不仅能够很好的满足现代商业发展的需求,而且能够有力的推动社会经济的进步。在物流系统中,配送是运输的一个环节,更是运输的核心。配送就是从物流中心把客户所需要的货物送至客户手中的过程,因此,对配送路径进行合理规划不仅可以提高货物配送速度,而且对配送成本以及最终效益也会产生很大的影响。随着诸如淘宝、京东等电子商务的普及,客户的数量呈现爆发式的增长,物流企业迅速发展起来,当然这也使得配送的难度越来越大,因此,车辆运输路径的安排成为首要解决的重大问题。虽然车辆运输路径问题是一个很难解决的难题,但是鉴于它能给社会带来可观的经济效益,还是有很多的学者、专家以及各界人士对其进行研究。本论文主要是针对物流配送车辆路径优化问题来进行研究的,首先分析了车辆路径问题的研究背景和车辆路径问题的研究意义以及国内和国外分别对物流配送VRP的研究现状,通过对比指出国内在路径优化方面存在的问题。然后对VRP进行分析,主要是从VRP的一般描述、分类以及基本解法这三个方面来进行分析。然后对基本遗传算法进行分析,主要是从原理、操作步骤、优缺点以及改进这三个方面来进行分析。最后,针对基本遗传算法在解决CVRP问题中所存在的一些缺点提出了基于贪婪算法生成的初始化种群、启发式交叉算子以及终止代数的判定的改进遗传算法,并将改进的遗传算法应用于求解CVRP问题中,并通过实例验证该改进算法的有效性。
【关键词】：遗传算法 贪婪算法 车辆路径问题 信息熵 启发式交叉算子
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U116.2;TP18
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-12
• 1.1 研究背景与意义7-9
• 1.2 国内外的研究现状9-10
• 1.3 本文的研究内容与组织结构10-11
• 1.3.1 本文的研究内容10-11
• 1.3.2 本文的组织结构11
• 1.4 本章小结11-12
• 第二章 车辆路径问题研究12-16
• 2.1 车辆路径问题描述12-13
• 2.2 车辆路径问题分类13-14
• 2.3 车辆路径问题基本解法14-15
• 2.4 本章小结15-16
• 第三章 遗传算法及其改进16-25
• 3.1 遗传算法16-22
• 3.1.1 遗传算法的基本思想16
• 3.1.2 遗传算法的基本操作16-20
• 3.1.3 遗传算法的优点和缺点20-21
• 3.1.4 基本遗传算法的操作过程21-22
• 3.2 基本遗传算法的改进22-24
• 3.2.1 基本遗传算法的改进23-24
• 3.2.2 混合遗传算法24
• 3.3 本章小结24-25
• 第四章 改进遗传算法求解CVRP问题25-44
• 4.1 CVRP的描述与数学模型25-26
• 4.1.1 CVRP问题描述25
• 4.1.2 CVRP的数学模型25-26
• 4.2 基本遗传算法求解CVRP问题26-29
• 4.2.1 基本遗传算法在CVRP问题中的应用26-28
• 4.2.2 基本遗传算法求解CVRP问题的操作过程28-29
• 4.3 改进的遗传算法在CVRP问题中的应用29-41
• 4.3.1 染色体编码方案29-30
• 4.3.2 自适应参数调节30-31
• 4.3.3 种群初始化31-33
• 4.3.4 适应度函数的确定33
• 4.3.5 选择算子33
• 4.3.6 交叉算子33-35
• 4.3.7 变异算子35-36
• 4.3.8 遗传算法截止代数的判定36-38
• 4.3.9 改进后的遗传算法38
• 4.3.10 改进的遗传算法求解CVRP问题的具体实现步骤及流程38-41
• 4.4 实验结果与分析41-43
• 4.5 本章小结43-44
• 第五章 总结与展望44-46
• 致谢46-47
• 参考文献47-50
• 作者简介50
• 攻读硕士学位期间研究成果50

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 杨艳丽,史维祥;一种新的优化算法—遗传算法的设计[J];液压气动与密封;2001年02期

2 王毅,曹树良;遗传算法在并联水泵系统运行优化中的应用[J];流体机械;2003年10期

3 赵义红,李正文,何其四;生物信息处理系统遗传算法探讨[J];成都理工大学学报(自然科学版);2004年05期

4 李凡,黄数林,张东风;一种改进的多倍体遗传算法[J];华中科技大学学报(自然科学版);2005年01期

5 韦雪洁;黎明;刘高航;田贵超;;注入式的遗传算法的分析与研究[J];南昌航空工业学院学报(自然科学版);2006年01期

6 阎纲;;遗传算法及其仿真[J];湖南工程学院学报(自然科学版);2006年04期

7 ;遗传算法[J];电网与清洁能源;2008年10期

8 吴玫;陆金桂;;遗传算法的研究进展综述[J];机床与液压;2008年03期

9 李培植;肖利明;于静涛;;基于遗传算法的结构优化方法[J];公路交通科技(应用技术版);2008年08期

10 于金;金乐;杜海璐;;基于改进遗传算法的集装箱装载优化问题研究[J];船海工程;2008年05期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 陈家照;廖海涛;张中位;罗寅生;;一种改进的遗传算法及其在路径规划中的应用[A];2009系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2009年

2 李国云;刘颖;薛梅;邬志敏;;遗传算法在高温空冷冷凝器优化设计中的应用[A];第五届全国制冷空调新技术研讨会论文集[C];2008年

3 王志军;李守春;张爽;;改进的遗传算法在反演问题中的应用[A];新世纪 新机遇 新挑战——知识创新和高新技术产业发展（上册）[C];2001年

4 任燕翔;姜立;刘连民;从滋庆;;改进遗传算法在三维日照方案优化中的应用[A];工程三维模型与虚拟现实表现——第二届工程建设计算机应用创新论坛论文集[C];2009年

5 韩娟;;遗传算法概述[A];第三届河南省汽车工程科技学术研讨会论文集[C];2006年

6 庞国仲;王元西;;基于遗传算法控制步长的定性仿真方法[A];'2000系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2000年

7 张忠华;杨淑莹;;基于遗传算法的聚类设计[A];全国第二届信号处理与应用学术会议专刊[C];2008年

8 何翠红;区益善;;遗传算法及其在计算机编程中的应用[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集（下册）[C];1995年

9 靳开岩;张乃尧;;几种实用遗传算法及其比较[A];1996年中国智能自动化学术会议论文集（下册）[C];1996年

10 王宏刚;曾建潮;李志宏;;摄动遗传算法[A];1996年中国智能自动化学术会议论文集（下册）[C];1996年

中国重要报纸全文数据库 前1条

1 林京;《神经网络和遗传算法在水科学领域的应用》将面市[N];中国水利报;2002年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 蔡美菊;交互式遗传算法及其在隐性目标决策问题中的应用研究[D];合肥工业大学;2015年

2 张士伟;三维声学快速多极基本解法在机械噪声预测中的应用研究[D];沈阳工业大学;2016年

3 高军;无铅焊料本构模型及其参数识别方法研究[D];南京航空航天大学;2015年

4 Amjad Mahmood;半监督进化集成及其在网络视频分类中的应用[D];西南交通大学;2015年

5 周辉仁;递阶遗传算法理论及其应用研究[D];天津大学;2008年

6 郝国生;交互式遗传算法中用户的认知规律及其应用[D];中国矿业大学;2009年

7 侯格贤;遗传算法及其在跟踪系统中的应用研究[D];西安电子科技大学;1998年

8 马国田;遗传算法及其在电磁工程中的应用[D];西安电子科技大学;1998年

9 唐文艳;结构优化中的遗传算法研究和应用[D];大连理工大学;2002年

10 周激流;遗传算法理论及其在水问题中应用的研究[D];四川大学;2000年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 张英俐;基于遗传算法的作曲系统研究[D];山东师范大学;2006年

2 钟海萍;原对偶遗传算法与蚁群算法的一种融合算法[D];暨南大学;2013年

3 李志添;模糊遗传算法与资源优化配置的预测控制[D];华南理工大学;2015年

4 王琳琳;新型双层液压轿运车车厢的设计研究[D];上海工程技术大学;2015年

5 李海全;基于遗传算法的建筑体形系数及迎风面积比优化方法研究[D];华南理工大学;2015年

6 彭骞;基于遗传算法的山区高等级公路纵断面智能优化方法研究[D];昆明理工大学;2015年

7 周玉林;基于小波分析和遗传算法的配电网故障检测[D];昆明理工大学;2015年

8 郭颂;基于粗糙集和遗传算法的数字管道生产管理系统研究[D];昆明理工大学;2015年

9 吴南;数值逼近遗传算法的研究应用[D];华南理工大学;2015年

10 于光帅;一类优化算法的改进研究与应用[D];渤海大学;2015年

  本文关键词：基于改进遗传算法的物流配送车辆路径问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：314092