基于改進遺傳算法的VRP問題研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代經(jīng)濟的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的廣泛普及，物流配送這個“第三利潤源泉”產(chǎn)業(yè)在日常生活中發(fā)揮著越來越大的作用，受到國內(nèi)外各大企業(yè)的極大重視，如家樂福、沃爾瑪、卓越亞馬遜這些國際化企業(yè)，它們之所以在市場上擁有具大的壟斷優(yōu)勢，以很低的價格吸引了越來越多的國內(nèi)人士消費，除了企業(yè)本身擁有雄厚的資金和強有力的品牌效應(yīng)外，更是由于其現(xiàn)代化的物流配送方式，而車輛調(diào)度問題(Vehicle Routing Problem，簡稱VRP)是物流配送中的重中之

2、重。解決了車輛調(diào)度問題，在一定程度上已經(jīng)有效解決了物流配送問題，節(jié)省物流運輸成本，從而提高企業(yè)的生產(chǎn)率，因此，此項研究在解決實際問題中具有非常重大的意義，如何有效的節(jié)省運輸成本、降低企業(yè)成本，吸引更多的顧客，越來越受到人們的關(guān)注。
　　 由于車輛調(diào)度問題是NP-hard問題，屬于組合優(yōu)化問題，該問題的復(fù)雜度與問題的規(guī)模成正比，至今沒有找到精確的最有效解決方法，目前求解的算法有很多種，大致上可以分為精確算法和啟發(fā)式算法兩種，在本文

3、中主要采用遺傳算法這種特別適合于解決組合優(yōu)化領(lǐng)域問題的全局搜索算法來求解車輛調(diào)度問題，遺傳算法是一種基于達爾文“適者生存、優(yōu)勝劣汰”進化原則的生物進化理論，通過模擬進化機制，具有較好的全局搜索能力，對于解決很多問題具有廣泛的適用性。
　　 本文首先介紹了車輛調(diào)度問題的研究背景、意義以及國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀，對車輛調(diào)度問題進行了相關(guān)的了解。然后重點描述了車輛調(diào)度問題，簡要分析了VRP和TSP的區(qū)別、車輛調(diào)度問題數(shù)學(xué)模型的建立，并給出了車