越库配送车辆调度问题的自适应遗传算法研究

发布时间：2017-07-28 17:23

  本文关键词：越库配送车辆调度问题的自适应遗传算法研究

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【摘要】：本文研究的是带有车辆容量限制以及时间窗口约束的越库配送车辆调度问题,该问题旨在通过车辆与仓门的合理分配来实现越库内部货物的最优调度从而达到高效的运作目标。由于该问题是强NP难的问题,本文基于遗传算法的思想,设计了单点交叉算子和两点交叉算子,并采用"交叉行为自适应选择机制"设计了一种自适应遗传算法来进行求解。在数值实验中,本文将该自适应遗传算法与分别采用单种交叉算子的遗传算法进行算法性能的比较,通过大量不同规模的数值算例的结果对比发现在这三种算法中,采用自适应机制的遗传算法在最终解的质量上总体表现最好,表明该算法对于求解此类问题具有良好的性能,同时也表明该自适应机制对于提升算法性能上具有显著的促进作用。
【作者单位】： 厦门大学管理学院;广东财经大学工商管理学院;
【关键词】： 遗传算法 自适应机制 越库 车辆调度
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71371158,71301032) 教育部“新世纪优秀人才支持计划”资助项目(NCET-10-0712) 中央高校基本科研业务费资金资助项目(2012221011)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言在今天全球竞争日趋激烈的环境下,如何既能降低物流成本又能够保证货物的及时配送,这是许多企业都非常关注的问题。越库技术集库存管理策略与配送策略为一体,被各类企业应用于优化物流配送网络以达到降低库存水平,提高库存周转率,提升顾客服务水平的目的,如沃尔玛、HomeD

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本文编号：585184