物流配送路径优化论文
物流配送路径优化问题的研究与应用
太原理工大学硕士研究生学位论文
物流配送路径优化问题的研究与应用
摘
要
物流配送是物流活动中直接与消费者相连的环节。在物流的各项成本 中，配送成本占了相当高的比例。配送线路安排的合理与否对配送速度、 成本、效益影响很大，特别是多用户配送线路的确定更为复杂。采用科学、 合理的方法来进行配送线路优化，是物流配送中非常重要的一项活动。 配送路线寻优通常以最短路为基础，尽管影响物流配送问题的因素很 多，但本文主要针对物流配送问题中配送路线的选择进行分析研究，考虑 实际中可能出现的约束条件，建立与实际配送相符合的数学模型，将定性 问题转化为定量问题。 蚁群算法(Ant Conlony Algorithms,ACA)是一种新兴的搜索寻优算法， 它是从蚁群行为的研究中产生的。蚁群算法根据蚂蚁个体产生的信息素， 借助选择策略、信息素更新等操作，逐步逼近最优解。它具有正反馈、并 行计算、较强的鲁棒性等诸多特点，在很多领域有着广泛的应用。利用蚁 群算法对物流配送优化问题进行求解，是本文的重点研究问题。 本文在对车辆调度数学模型深入研究的基础上，将蚁群算法(ACA)应用 到车辆调度模型中，针对山西大同市新同风集团（原同风肉制品厂）建立 了基于蚁群算法的车辆调度模型，并进行了具体的实现。计算结果表明， 利用蚁群算法进行物流配送车辆优化调度问题求解，可以方便有效地求得 问题的近似最优解。避免了实际中司机寻找最优路径的盲目性，为物流企
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太原理工大学硕士研究生学位论文
to its positive feedback and effective parallelization and strong lustiness,ACA has been applied in many fields.It is the important research problems of this paper that applying ant colony algorithm to solve the optimization of logistics distribution routine problem. On the basis of researching the optimizing model on logistics vehicle scheduling,this paper introduces Ant Conlony Algorithms(ACA) into the model of the vehicle scheduling problem to establish an optimizing model on logistics vehicle scheduling problem for DaTong New TongFeng(Group) Company.The result of experimental calculations demonstrate that the optimal or nearly optimal solutions to the logistic vehicle scheduling problem can be easily obtained by using Ant Conlony Algorithms,avoid unreasonable routine for drivers and provide some suggestions to logistics enterprises.
物流配送路径优化论文
毕业设计
题目
浅析物流配送路径优化问题
学生姓名 学 专 班 号 业 级
杨美玲 200822054247 物流管理 08 物流二班 李桂娥
指导教师
二零一一年十月二十八日
目
录
摘要………………………………………………………………ⅰ 一、引言（问题的提出）………………………………………… 1 二、物流配送路径优化问题的数学模型……………………………X 三、物流配送路径优化问题的遗传算法……………………………X （一）遗传算法的基本要素 ………………………………………X （二）物流配送路径优化问题的遗传算法的构造……………………X 四、实验计算与结果分析 …………………………………………X 五、 结论…………………………………………………………X 参考文献 …………………………………………………………X 致谢 ………………………………………………………………X
①
Z·米凯利维茨. 演化程序——遗传算法和数据编码的结合[M]. 北京：科学出版社，2000.
只能由一辆汽车送货。本文借鉴文献[3]建立的车辆路径问题的数学模型，并通 过考虑上述物流配路径优化问题的约束条件和优化目标， 建立了物流配送路径优 化问题的数学模型。 设配送中心有 K 辆汽车，每辆汽车的载重量为 Qk（k=1，2， · · · ，K） ，其一 次配送的最大行驶距离为 Dk，需要向 L 个需求点送货，每个需求点的需求量为 qi（i=1，2， · · · ，L） ，需求点 i 到 j 的运距为 dij，配送中心到各需求点的距离为 d0j（i、j=1，2， · · · ，L） ，再设 nk 为第 k 辆汽车配送的需求点数（nk=0 表示未使 用第 k 辆汽车） ，用集合 Rk 表示第 k 条路径，其中的元素 rki 表示需求点 rki 在路 径 k 中的顺序为 i（不包括配送中心） ，令 rk0=0 表示配送中心，则可建立如下物 流配送路径优化问题的数学模型：
物流管理中的配送路径优化研究
物流管理中的配送路径优化研究随着电子商务的迅速发展和全球化贸易的推进，物流运输成为了现代商业活动中不可或缺的一环。
在物流运输过程中，配送路径的优化至关重要，可以提高运输效率、降低成本，并且能为客户提供更好的服务。
本文将对物流管理中的配送路径优化进行研究，探讨优化的方法和意义。
一、配送路径的优化意义配送路径的优化是指在满足运输需求的前提下，寻找最短、最经济、最高效的路径，以减少运输时间、成本和资源的消耗。
优化配送路径可以带来以下几个方面的好处：1.提高运输效率：通过优化配送路径，可以减少运输距离和时间，提高运输效率。
这不仅可以节约成本，还可以提升企业的竞争力。
2.降低物流成本：物流成本主要包括运输费用、仓储费用和管理费用等。
通过优化配送路径，可以减少运输里程和时间，降低运输费用，并且减少货物在途中的损耗，降低仓储费用。
3.提升客户满意度：优化配送路径可以提高服务质量，使得货物能够更快速、准确地送达客户手中，提升客户满意度。
二、配送路径优化的方法在物流管理中，有多种方法可以用来优化配送路径，下面列举几种常用的方法：1.最短路径算法：最短路径算法是根据地理位置和路网交通条件，通过计算出最短路径的方法来进行配送路径优化。
常用的最短路径算法有迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法和A*算法等。
这些算法可以根据实际情况选择，以达到最小化运输距离和时间的目标。
2.遗传算法：遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它通过不断迭代、选择和交叉变异，逐渐靠近最优解。
在优化配送路径中，可以利用遗传算法对路径进行优化选择，以达到最佳的配送效果。
3.模拟退火算法：模拟退火算法是一种启发式搜索算法，通过随机搜索和接受劣解的概率来避免陷入局部最优解。
在配送路径优化中，可以利用模拟退火算法来遍历可能的解空间，找到最佳的配送路径。
4.网络模型优化：物流配送问题可以看作一个网络模型，通过对网络的建模与优化，来实现配送路径的优化。
常用的网络模型优化方法有线性规划、整数规划和动态规划等。
物流管理中的最优配送路径规划与优化
物流管理中的最优配送路径规划与优化随着全球贸易的日益发展和电子商务的兴起，物流管理成为了现代商业活动中不可忽视的重要环节。
在物流管理中，配送路径规划与优化是一项关键任务，它直接影响着物流成本、配送效率和客户满意度。
本文将探讨物流管理中的最优配送路径规划与优化的重要性、挑战以及解决方法。
物流管理中的最优配送路径规划与优化对于企业来说至关重要。
首先，它可以帮助企业降低物流成本。
通过合理规划配送路径，企业可以减少里程、节约燃料消耗，并避免不必要的行驶。
其次，最优配送路径规划与优化能够提高配送效率。
合理规划路径可以减少车辆的空驶时间，提高配送效率，减少配送时间窗口。
最后，它还可以提升客户满意度。
通过优化配送路径，企业可以提供更准确、更及时的配送服务，满足客户对于快速、可靠配送的需求。
然而，在实践中，物流管理中的最优配送路径规划与优化面临着一些挑战。
首先是路径规划的复杂性。
物流网络通常是庞大而复杂的，包括多个仓库、多个配送中心和大量的配送点。
如何在这样的复杂网络中找到最优路径是一个非常复杂的问题。
其次是数据的不确定性。
在物流管理中，往往会面临实时数据的变化，如交通拥堵、天气变化等。
这些不确定性因素会对路径规划和优化产生影响，使得最优路径的选择变得更加困难。
最后是时间窗口的限制。
许多配送任务都有时间窗口的限制，即在一定的时间范围内完成配送。
如何在有限的时间内规划最优路径，是一个需要充分考虑的问题。
为了解决物流管理中的最优配送路径规划与优化问题，研究者们提出了一系列的方法和算法。
其中，基于启发式算法的路径规划方法被广泛应用。
启发式算法通过模拟生物进化、群体智能等方法，寻找最优解。
例如，蚁群算法模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为，通过信息素的传递和更新，找到最短路径。
遗传算法则通过模拟生物的遗传进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，逐渐优化路径。
此外，还有模拟退火算法、粒子群算法等方法，它们都在实践中取得了一定的效果。
物流配送系统的配送路径优化
物流配送系统的配送路径优化随着电子商务和物流行业的发展，物流配送系统成为了保障商品及时送达的关键环节。
在大规模的物流配送中，如何优化配送路径，提高效率和减少成本成为了一项重要的挑战。
本文将围绕物流配送系统的配送路径优化展开讨论，并提出一些解决方案。
一、问题分析在物流配送过程中，配送路径的规划直接影响到货物的运输效率和配送成本。
传统的解决方法通常是基于经验和人工规划，效率低下且容易出现人为错误。
因此，需要借助先进的技术手段，如优化算法和数据分析，来实现配送路径的智能化优化。
二、数据收集与分析要实现配送路径的优化，首先需要收集和分析相关的数据。
这些数据可以包括货物的体积、重量、目的地等信息，以及道路的拥堵情况、行车时间等信息。
通过对这些数据的分析，可以建立起一个完整的物流配送系统的数据模型。
三、优化算法的应用优化算法是实现配送路径优化的核心。
常用的算法包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。
这些算法可以根据具体的问题设定，通过迭代和优化寻找最优的配送路径，以达到最高的效率和最低的成本。
四、动态路径规划在实际的物流配送中，道路拥堵情况和货物的动态变化都会对配送路径造成影响。
因此，需要实时监测和更新配送路径。
利用实时数据和算法模型，可以动态规划配送路径，以适应不同的环境和情况。
五、多因素考虑物流配送涉及到多个因素，如货物的优先级、车辆的载重能力、配送时间窗口等。
在优化配送路径时，需要综合考虑这些因素，以寻找最优的解决方案。
同时，还需要考虑到不同的目标，如最短路径、最少成本等。
六、配送路径可视化为了方便物流管理人员和驾驶员理解和操作配送路径，可以通过可视化技术将路径信息呈现出来。
可以利用地图等工具，将路径、交通状况等信息直观地展示出来，以提高操作的准确性和效率。
七、案例分析以某电商物流配送系统为例，利用以上优化方法对其进行改进。
通过收集并分析相关数据，建立数据模型，并应用优化算法，实现了对配送路径的智能化优化。
物流配送路径优化研究论文
物流配送路径优化研究论文标题：物流配送路径优化研究引言：物流配送路径优化是指通过合理规划和优化物流配送路径，以最小的成本和时间满足客户需求。
物流配送路径的优化对于提高物流效率、降低物流成本、提升客户满意度具有重要意义。
随着信息技术的不断发展和物流网络的不断扩展，物流配送路径的优化成为了物流管理中的关键问题之一、本论文将从路径规划方法、优化算法及案例分析等方面展开研究，为物流配送路径的优化提供理论支持与实践指导。
一、路径规划方法1.1最短路径算法最短路径算法是物流路径规划中常用的方法之一、通过计算各个节点之间的距离和时间，选择最短路径来实现物流配送的目标。
常用的最短路径算法包括Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法和A*算法等。
本论文将比较不同最短路径算法的优缺点，选择适用于不同场景的算法进行路径规划。
1.2多目标路径规划算法物流配送路径的优化不仅仅是追求最短路径，还需要考虑多个指标的综合优化。
多目标路径规划算法能够考虑多个目标指标，找到一组最优解。
常用的多目标路径规划算法有NSGA-II算法、MOEA/D算法和SPEA2算法等。
本论文将基于多目标路径规划算法，将配送时间、成本、客户满意度等多个指标结合起来进行路径优化。
二、优化算法2.1遗传算法遗传算法是模拟生物进化过程的一种优化算法。
通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，以寻找最优解。
在物流配送路径的优化中，遗传算法通过随机生成初始解，不断迭代和进化，找到最优路径。
本论文将基于遗传算法，进行物流配送路径的优化，并对算法进行参数调优与实验验证。
2.2模拟退火算法模拟退火算法是一种启发式优化算法，通过模拟固体退火过程，在一定概率下接受劣解，以避免陷入局部最优解。
在物流配送路径优化中，模拟退火算法能够在全局范围内最优解，并且能够跳出局部最优解。
本论文将研究模拟退火算法在物流配送路径优化中的应用，并与其他优化算法进行对比分析。
三、案例分析本论文将选取物流公司为案例，以其物流配送为研究对象，通过实际数据和实验来验证所提出的路径规划方法和优化算法的有效性。
物流配送路径优化
物流配送路径优化一、引言随着电子商务的发展和人们对于物流配送效率的要求不断提高，物流配送路径优化成为了现代物流行业的重要课题之一。
本文将探讨物流配送路径优化的方法和技术。
二、传统物流配送路径的问题传统物流配送路径存在以下问题：1. 路线不理想：传统的物流配送路径通常是基于直觉或经验制定的，没有充分考虑到各个配送点之间的距离、拥堵情况和配送时间等因素，导致路线不够优化。
2. 无效率配送：传统的物流配送路径常常出现来回奔波、重复配送的情况，造成了不必要的时间和资源浪费。
3. 缺乏实时性：传统物流配送路径的制定是一次性的，无法根据实时情况进行调整，无法适应市场需求的变化。
三、物流配送路径优化的方法为了解决传统物流配送路径存在的问题，我们可以采用以下方法进行优化：1. 数据分析：利用大数据和人工智能技术，对各个配送点的地理位置、配送需求和道路拥堵情况进行分析，以找出最短、最快的配送路径。
2. 增加中转站：合理设置中转站，可以减少路程和时间，提高配送效率。
中转站可以根据货物的特点和需求进行设置，将货物从供应商集中配送到中转站，再由中转站配送到各个终端。
3. 引入动态路径规划：利用实时交通信息和物流状态数据，结合智能算法，实现动态路径规划。
根据不同时间段和不同区域的交通状况，调整物流配送路径，以快速响应市场需求。
4. 车辆调度优化：通过合理规划车辆的数量和调度策略，减少车辆的空载率和行驶距离，提高车辆的利用率和运输效率。
四、物流配送路径优化的技术物流配送路径优化离不开现代科技的支持，以下是一些常用的技术手段：1. 全球定位系统(GPS)：通过GPS技术，可以实时监控车辆的位置和行驶路线，提供准确的车辆位置数据，为路径优化提供支持。
2. 云计算和大数据：云计算和大数据技术可以处理和分析庞大的物流数据，提供准确的配送路径和优化方案。
3. 物联网技术：物联网技术可以实现物流设备和配送车辆的智能连接，提供实时数据和监控，为路径优化提供数据支持。
物流配送路径优化研究论文
摘要高效率合理的配送是物流系统顺利运行的保证，配送线路安排的合理与否对配送速度、成本、效益影响很大。
所以正确合理地安排车辆的配送线路，实现合理的线路运输可以使企业达到科学化的物流管理, 这也是企业提高自身竞争力的有效途径之一。
本文以帝峰模具有限公司的配送方案为例，对其配送现状中存在的问题进行分析，并运用节约算法、扫描算法以及改进后的最近插入法对配送线路进行优化，提出物流配送线路优化的方案，并且得到了相对满意的结果。
优化后的配送线路有效提高了帝峰模具有限公司的作业效率，降低物流成本，从而提升企业的经济效益，并让公司能够在激烈的竞争市场立足，同时，也可以给同类企业提供参考。
[关键词]：帝峰模具配送路径优化最近插入法扫描法节约算法[Abstract]Reasonable and efficient distribution is theinsurance of a smooth running logistics system,distribution line arrangement is reasonable or not has a great influence on the speed of delivery, costs and benefits.Therefore,to arrange a reasonable and correct delivery line for vehicle and achieve a reasonable transport line can enable enterprises to achieve scientific logistics management, which is one of the effective way for an enterprise to improve its competitiveness.This paper take Difeng Mold Co,Ltd. distribution as an example to analysis of the problems existing in the status of its distribution,through the saving algorithm, the improved insert method and scanning method of these three methods are optimized for distribution lines, logistics distribution route optimization scheme is put forward, and a relatively satisfactory results are obtained.Optimized distribution lines effectively improve the gravelslogistics company's efficiency, reduce logistics costs, thereby improve enterprise economic benefits, and gravels can in the fierce market competition, at the same time, also can provide a reference for similar enterprises.[Key words]Difeng Mold Co,Ltd Distribution route optimization scanning method the improved insert method the saving algorithm目录TOC \o "1-3" \h \z \u 第1章绪论 1.1 研究背景 61.2国内外研究现状7 1.2.1 国外研究现状7 1.2.2 国内研究现状9 1.3研究目的、意义和方法11 1.3.1 研究目的11 1.3.2 研究意义11 1.3.3 研究方法12 1.4本文研究内容12第2章相关理论概述 2.1 物流配送14 2.1.1 物流配送的概念14 2.1.2 物流配送的功能14 2.1.3 物流配送的要素15 2.2 配送路径优化问题16 2.2.1 配送路径优化的目标16 2.2.2 配送路径优化问题的分类18 2.2.3 配送路径优化问题的解法分类192.3 本文配送路径优化方法20 2.3.1建立VRP模型20 2.3.2最近插入法21 2.3.3 扫描法22 2.3.4节约算法23节约里程算法主要步骤：24 第3章帝峰模具公司物流配送路径现状分析 3.1公司简介25 3.2 公司物流配送路径现状25 3.3 公司物流配送路径存在的问题路径分析28 3.3.1 路径迂回28 3.3.2对流运输29 3.3.3经验化操作过多30第4章帝峰模具公司物流配送路径优化策略 4.1建立VRP模型优化配送路径31 4.2公司物流配送路径的优化31 4.3.1运用最近插入法优化314.3.2运用扫描法法优化35 4.2.3运用节约算法优化39 4.4三种优化方案比较分析44结论致谢参考文献第1章绪论 1.1 研究背景物流是为了满足消费者需要而进行的从供应地到接收地的原材料、中间产品、最终产品及相关信息的有效流动和储存计划、实施和控制的管理过程。
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山西工商学院毕业设计题目浅析物流配送路径优化问题学生姓名杨美玲学号************专业物流管理班级08物流二班指导教师李桂娥二零一一年十月二十八日目录摘要 (ⅰ)一、引言（问题的提出） (1)二、物流配送路径优化问题的数学模型 (X)三、物流配送路径优化问题的遗传算法 (X)（一）遗传算法的基本要素 (X)（二）物流配送路径优化问题的遗传算法的构造 (X)四、实验计算与结果分析 (X)五、结论 (X)参考文献 (X)致谢 (X)中英文摘要摘要：论文在建立物流配送路径优化问题的数学模型的基础上，构造了求解该问题的遗传算法，并进行了实验计算。
计算结果表明，用遗传算法进行物流配送路径优化，可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解。
关键词：物流配送；遗传算法；优化Study on the Optimizing of Physical Distribution Routing Problem Based on Genetic AlgorithmAbstract：On the basis of establishing the optimizing model on physical distribution routing problem, this paper presents a genetic algorithm for solving this problem, and make some experimental calculations. The experimental calculation results demonstrates that the optimal or nearly optimal solutions to the physical distribution routing problem can be easily obtained by using genetic algorithm.Keywords：physical distributio n；genetic algorith m；optimizing一、引言（问题的提出）随着市场经济的发展和物流技术专业化水平的提高，物流配送业得到了迅猛发展。
物流配送是指按用户的订货要求，在配送中心进行分货、配货，并将配好的货物及时送交收货人。
在物流配送业务中，存在许多优化决策问题，本文讨论其中的物流配送路径优化问题，即通过制定合理的配送路径，快速而经济地将货物送达用户手中。
配送路径的选择是否合理，对加快配送速度、提高服务质量、降低配送成本及增加经济效益都有较大影响。
研究表明，配送路径优化问题是一个NP难题，只有在需求点和路段较少时，才能求得精确解。
因此，用启发式算法求解该问题就成为人们研究的一个重要方向，并出现了多种启发式算法，如Clarke和Wright提出的节约法，Gillett和Miller 提出的扫描法①等，虽然这些算法为求解配送路径优化问题提供了有效的方法，但也存在一定的问题，如节约法虽然具有运算速度快的优点，但也有组合点零乱、边缘点难以组合的问题，扫描法为非渐进优化等。
如何针对物流配送路径优化问题的特点，构造运算简单、寻优性能优良的启发式算法，是一个值得深入研究的课题。
遗传算法的出现为求解物流配送路径优化问题提供了新的工具，该算法是由美国的J.Holland教授于1975年提出的，它是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索方法。
由于遗传算法采用随机选择，对搜索空间无特殊要求，无需求导，具有运算简单、收敛速度快等优点，尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂和非线性的问题，目前已广泛应用于组合优化、机器学习、自适应控制等领域。
本文针对物流配送路径优化问题的特点，构造了求解该问题的遗传算法，通过实验计算，得到了较好的结果。
二、物流配送路径优化问题的数学模型物流配送路径优化问题可以描述为：从配送中心（或称物流据点）用多辆汽车向多个需求点（或称顾客）送货，每个需求点的位置和需求量一定，每辆汽车的载重量一定，要求合理安排汽车路线，使总运距最短，并满足以下条件：（1）每条配送路径上各需求点的需求量之和不超过汽车载重量；（2）每条配送路径的长度不超过汽车一次配送的最大行驶距离；（3）每个需求点的需求必须满足，且①Z·米凯利维茨. 演化程序——遗传算法和数据编码的结合[M]. 北京：科学出版社，2000.只能由一辆汽车送货。
本文借鉴文献[3]建立的车辆路径问题的数学模型，并通过考虑上述物流配路径优化问题的约束条件和优化目标，建立了物流配送路径优化问题的数学模型。
设配送中心有K 辆汽车，每辆汽车的载重量为Q k （k=1，2，···，K ），其一次配送的最大行驶距离为D k ，需要向L 个需求点送货，每个需求点的需求量为q i （i=1，2，···，L ），需求点i 到j 的运距为d ij ，配送中心到各需求点的距离为d 0j （i 、j=1，2，···，L ），再设n k 为第k 辆汽车配送的需求点数（n k =0表示未使用第k 辆汽车），用集合R k 表示第k 条路径，其中的元素r ki 表示需求点r ki 在路径k 中的顺序为i （不包括配送中心），令r k0=0表示配送中心，则可建立如下物流配送路径优化问题的数学模型：∑∑==⋅+=-K k i k r r r r n n sign d dZ k k k kn ki i k 11)]([min 0)1( （1）s.t. ∑=≤n Q qk ki i k r 1 （2）k i k r r r r D n n sign d dk k k kn ki i k ≤⋅+∑=-)(10)1( （3）L n k ≤≤0（4） L nK k k =∑=1 （5）{}},...,2,1,,...,2,1|{k ki ki k n i L r r R =∈= （6）φ=21k k R R 21k k ≠∀（7）⎩⎨⎧≥=其他011)(k k n n sign （8） 上述模型中，（1）式为目标函数；（2）式保证每条路径上各需求点的需求量之和不超过汽车的载重量；（3）式保证每条配送路径的长度不超过汽车一次配送的最大行驶距离；（4）式表明每条路径上的需求点数不超过总需求点数；（5）式表明每个需求点都得到配送服务；（6）式表示每条路径的需求点的组成；（7）式限制每个需求点仅能由一辆汽车送货；（8）式表示当第k辆汽车服务的客户数≥1时，说明该辆汽车参加了配送，则取sign(n k)=1，当第k辆汽车服务的客户数<1时，表示未使用该辆汽车，因此取sign(n k)=0。
三、物流配送路径优化问题的遗传算法（一）遗传算法的基本要素遗传算法是一种“生成+检测”的迭代搜索算法。
该算法以群体中的所有个体为操作对象，每个个体对应研究问题的一个解。
选择、交叉和变异是遗传算法的三个主要操作算子。
该算法包括以下6个基本要素：1、编码。
由于遗传算法不能直接处理解空间的数据，因此，必须通过编码将它们表示成遗传空间的基因型串结构数据。
2、初始群体生成。
由于遗传算法是一种群体型搜索方法，所以必须为遗传操作准备一个由若干个体组成的初始群体，每个个体都应通过随机方法产生，并分别对应研究问题的一个解。
3、适应度评估。
遗传算法在搜索过程中一般不需要其他外部信息，仅用适应度来评估个体的优劣，并以其作为遗传操作的依据。
4、选择。
选择操作是为了从当前群体中选出优良的个体，使它们有机会作为父代为下一代繁殖子孙，个体的适应度越高，其被选择的机会就越大。
5、交叉。
它是遗传算法中最主要的操作，一般分两步进行，一是对群体中的个体进行随机配对；二是在配对个体中，随机设定交叉处，使配对个体彼此交换部分信息。
6、变异。
即按一定的概率改变个体的基因链。
变异操作同样是随机进行的，其目的是挖掘群体中个体的多样性，克服遗传操作可能限于局部解的弊端。
（二）物流配送路径优化问题的遗传算法的构造针对物流配送路径优化问题的特点，作者构造了求解该问题的遗传算法。
1、编码方法的确定。
根据物流配送路径优化问题的特点，作者采用了简单直观的自然数编码方法，用0表示配送中心，用1、2、···、L表示各需求点。
由于在配送中心有K辆汽车，则最多存在K条配送路径，每条配送路径都始于配送中心，也终于配送中心，为了在编码中反映车辆配送的路径，作者巧妙地采用了增加K-1个虚拟配送中心的方法，分别用L+1、L+2、···、L+K-1表示。
这样，1、2、···、L+K-1这L+K-1个互不重复的自然数的随机排列就构成一个个体，并对应一种配送路径方案。
例如，对于一个有7个需求点，用3辆汽车完成配送任务的问题，则可用1、2、···、9（8、9表示配送中心）这9个自然数的随机排列，表示物流配送路径方案。
如个体129638547表示的的配送路径方案为：路径1：0-1-2-9（0），路径2：9（0）-6-3-8（0），路径3：8（0）-5-4-7-0，共有3条配送路径；个体573894216表示的配送路径方案为：路径1：0-5-7-3-8（0），路径2：9（0）-4-2-1-6-0，共有2条配送路径。
2、初始群体的确定。
随机产生一种1~L+K-1这L+K-1个互不重复的自然数的排列，即形成一个个体。
设群体规模为N，则通过随机产生N个这样的个体，即形成初始群体。
3、适应度评估。
对于某个个体所对应的配送路径方案，要判定其优劣，一是要看其是否满足配送的约束条件；二是要计算其目标函数值（即各条配送路径的长度之和）。
本文根据配送路径优化问题的特点所确定的编码方法，隐含能够满足每个需求点都得到配送服务及每个需求点仅由一辆汽车配送的约束条件，但不能保证满足每条路径上各需求点需求量之和不超过汽车载重量及每条配送路线的长度不超过汽车一次配送的最大行驶距离的约束条件。
为此，对每个个体所对应的配送路径方案，要对各条路径逐一进行判断，看其是否满足上述两个约束条件，若不满足，则将该条路径定为不可行路径，最后计算其目标函数值。
对于某个个体j，设其对应的配送路径方案的不可行路径数为M j（M j=0表示该个体对应一个可行解），其目标函数值为Z j，则该个体的适应度F j可用下式表示：F j=1/（Z j+M j×G）（9）式中，G为对每条不可行路径的惩罚权重，可根据目标函数的取值范围取一个相对较大的正数。
4、选择操作。
将每代群体中的N个个体按适应度由大到小排列，排在第一位的个体性能最优，将它复制一个直接进入下一代，并排在第一位。