遺傳算法在物流系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用研究

1、遺傳算法在物流系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用研究 遺傳算法在物流系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用研究【摘要】：物流已被認(rèn)為是繼降低原材料消耗和提高勞動生產(chǎn)率之后的“第三利潤源”。通過優(yōu)化物流系統(tǒng),可以降低物流成本,從而增強企業(yè)的市場競爭能力。因此,研究物流系統(tǒng)中的優(yōu)化問題,具有十分重要的意義,是國內(nèi)外研究的一個熱點。庫存成本與配送成本是物流系統(tǒng)的核心成本,在物流總成本中占據(jù)了很大的比例。如果能降低庫存成本與配送成本,就能有效地降低物流成本。遺傳算法是一種應(yīng)用很廣泛的

2、智能優(yōu)化算法,本文對遺傳算法進行了分析研究,針對遺傳算法的一些缺陷提出了相應(yīng)的改進方法。在上述研究基礎(chǔ)上,本文基于遺傳算法,研究了物流系統(tǒng)中的庫存優(yōu)化問題及車輛路徑問題。本文將庫存仿真優(yōu)化問題與車輛路徑問題都看作是組合優(yōu)化問題,并應(yīng)用遺傳算法進行求解。本文的主要研究工作及貢獻(xiàn)可歸納如下:(1)對隨機庫存系統(tǒng)建立了基于離散事件系統(tǒng)的計算機仿真模型。用系統(tǒng)仿真方法求解最優(yōu)庫存策略時,其難點之一在于仿真的優(yōu)化。為此,本文將計算機仿真技術(shù)和遺傳

3、算法相結(jié)合,應(yīng)用遺傳算法來優(yōu)化模型的控制參數(shù),即獲得最優(yōu)的庫存控制策略。針對隨機系統(tǒng)的特點,設(shè)計了候選解收集器,它能夠收集在仿真優(yōu)化過程中產(chǎn)生的 Pareto 解;提出了 M精英選擇算子,用于保護潛在的最優(yōu)個體,使它們在交叉、變異算子中不被破壞。針對兩種常用的庫存控制策略進行了仿真優(yōu)化的實驗,結(jié)果表明本文提出的仿真優(yōu)化方法是有效的。(2)旅行商問題(TSP)是車輛路徑問題的子問題。為了求解 TSP 問題,研究了常用于 TSP 問題界面美

4、觀的特點。VRP 仿真實驗室在本文的研究中發(fā)揮了重要的作用,是研究車輛路徑問題的有力工具。本文對大量的基準(zhǔn)測試實例(Benchmark)進行了仿真計算,計算結(jié)果表明,本文所提出的一系列算法能有效求解物流系統(tǒng)中的庫存優(yōu)化問題與車輛路徑問題。 【關(guān)鍵詞】：遺傳算法仿真優(yōu)化候選解收集器旅行商問題 K 近鄰點集車輛路徑問題雙層染色體編碼方案子路徑交換算法【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)【學(xué)位級別】：博士【學(xué)位授予年份】：2007【分類號】：TP3

5、11.52;TP18【目錄】：論文摘要 6-8Abstract8-14 第 1 章緒論 14-221.1 本文的研究背景及意義 14-171.1.1 物流系統(tǒng)及其優(yōu)化 14-151.1.2 優(yōu)化問題15-161.1.3 研究意義 16-171.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 17-181.3 本文的研究工作 18-201.3.1 本文的研究內(nèi)容 18-191.3.2 研究思路與方法 191.3.3本文的主要貢獻(xiàn) 19-201.4 論文的組織 20-

6、22 第 2 章智能優(yōu)化算法概述 22-362.1 智能優(yōu)化算法 22-252.1.1 優(yōu)化算法 22-232.1.2 智能優(yōu)化算法簡介 23-252.1.3 智能優(yōu)化算法的特點 252.2 遺傳算法 25-352.2.1遺傳算法中的概念 26-292.2.2 遺傳算法的基本思想 292.2.3 基本遺傳算法描述 29-302.2.4 應(yīng)用遺傳算法求解問題的步驟 30-322.2.5 模式定理與積木塊假設(shè) 32-342.2.6 遺傳算法