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遗传算法在配送线路优化系统中的应用

作者：晏梦君 Publish: 2007-8-7 Hits:-

【中文题名】

遗传算法在配送线路优化系统中的应用

【英文题名】

Application of Genetic Algorithm in Optimized Control System for Vehicle Distribution

【学科专业】

计算机应用技术

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-8-7

【中关键词】

遗传算法,车辆路径问题,时间窗,基因倒位,,

【英关键词】

【分类导航】

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【论文摘要】

本课题的研究目的是为了加快西部物流的信息化建设,设计并实现一个实用的配送线路优化系统,使西部物流企业逐步摆脱手工调度的现状,提高配送的效率和服务水平,减少配送成本。本文首先深入研究了遗传算法,比较了单亲遗传算法的三个算子:基因换位、基因移位和基因倒位的有效性。在此基础上,提出了一种改进的遗传算法——带“放哨”的单亲遗传算法,为配送线路优化打下了坚实的理论基础。然后从配送线路优化的概念出发,结合配送业务的实际情况,分析了配送车辆线路优化的实际问题,提出相应的解决方案,建立了配送线路优化的数学模型。在此基础上,设计并实现了一个配送车辆线路优化系统。目前,配送车辆线路优化系统已经基本实现,测试工作已经完成,进入了现场运行和调试阶段。

【论文题纲】

提要	4-7
第一章绪论	7-13
1.1 课题来源	7
1.2 课题研究背景与意义	7-11
1.2.1 研究背景	7-9
1.2.2 研究意义	9-11
1.3 主要内容	11-13
第二章车辆路径问题	13-27
2.1 车辆路径问题的描述及各部分的组成特点	13-16
2.2 车辆路径问题的分类	16-20
2.2.1 带装载能力约束的VRP	17-19
2.2.2 带时间窗约束的VRP	19-20
2.3 车辆路径问题的研究现状和发展趋势	20-21
2.4 车辆路径问题算法综述	21-27
2.4.1 精确优化算法	22
2.4.2 启发式算法	22-27
第三章遗传算法概述	27-44
3.1 遗传算法的起源、研究历史与现状	27-28
3.1.1 遗传算法的起源	27-28
3.1.2 遗传算法的研究历史与现状	28
3.2 基本遗传算法	28-30
3.3 遗传算法实现的基本技术	30-37
3.3.1 编码	30-31
3.3.2 群体设定	31-32
3.3.3 适应度函数	32-33
3.3.4 遗传操作	33-36
3.3.5 约束条件的处理方法	36-37
3.4 遗传算法的特点和应用	37-39
3.5 遗传算法的改进—单亲遗传算法	39-44
3.5.1 单亲遗传算法的算子	40-42
3.5.2 单亲遗传算法与传统遗传算法的比较	42-44
第四章改进的遗传算法的设计、实现及性能分析	44-58
4.1 车辆路径问题的模型	44-46
4.1.1 一般VRP 的数学模型	44-45
4.1.2 带时间窗VRP 的数学模型	45-46
4.2 求解VRP 带“放哨”的单亲遗传算法设计	46-51
4.2.1 编码设计、初始化种群	47
4.2.2 可行化过程	47-48
4.2.3 个体的评价	48
4.2.4 判断停止进化条件	48
4.2.5 自然选择	48-49
4.2.6 染色体的基因倒位	49
4.2.7 变异操作	49
4.2.8 试验结果分析	49-51
4.3 求解带时间窗VRP 的单亲遗传算法设计	51-58
4.3.1 允许等待的VRPTW 算法设计	52-55
4.3.2 不允许等待的VRPTW 算法设计	55-58
第五章配送线路优化系统的设计及实现	58-64
5.1 允许车辆等待的线路优化	59-60
5.2 不允许车辆等待的线路优化	60-61
5.3 实例分析	61-64
第六章全文总结与展望	64-66
6.1 全文总结	64-65
6.2 下一步工作的设想	65-66
参考文献	66-68
摘要	68-71
Abstract	71-74
致谢	74-75
导师及作者简介	75

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388791



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