快递公司送货策略
快递公司工作人员的货物配送策略
快递公司工作人员的货物配送策略快递行业在当今社会扮演着重要的角色，快递公司的工作人员是保证快递顺利配送的关键因素之一。
为了提高配送效率和顾客满意度，快递公司需要采取一系列的货物配送策略。
本文将探讨几种常见的策略，并分析其优劣势。
一、多点配送策略多点配送策略是指快递员在一个行程中，依次送达不同的收件人。
该策略的优点是能够充分利用快递员在一个区域内的行程，减少空驶的距离，提高配送效率。
同时，这种策略也能够减少交通拥堵对配送时间的影响。
然而，多点配送也存在一些问题。
首先，快递员需要在不同的收件人之间进行跳跃式的配送，可能会增加配送员的工作负担。
其次，由于要配送的快递包裹数量较多，可能会导致配送员时间上的压力，从而影响服务质量。
二、智能化路径规划策略智能化路径规划策略是指通过使用先进的技术手段，如人工智能、大数据等，对快递员的配送路径进行优化和规划。
该策略能够根据不同的配送需求和实际情况，快速规划出最优的配送路径，提高配送效率。
此外，智能化路径规划还能够根据交通情况实时调整配送路线，避免拥堵，减少配送时间。
然而，该策略的实施需要先进的技术支持和高昂的成本投入，同时也可能会引起一些隐私和数据安全的问题。
三、分时段配送策略分时段配送策略是指根据不同的时间段划分出不同的配送区域，在每个时间段内进行配送。
该策略的优点是能够避开高峰期，减少拥堵对配送的影响，提高配送效率。
同时，分时段配送还能够满足顾客对送货时间的个性化需求，提高顾客满意度。
然而，分时段配送也存在一些问题。
首先，需要额外的人力资源来适应不同时间段的配送需求，增加了运营成本。
其次，由于配送区域的划分，可能会导致部分快递顾客的配送时间较长，影响服务质量。
四、末端派送策略末端派送策略是指快递公司将货物配送至离收件人最近的快递站点，由收件人自行前往领取。
该策略能够减少快递员的行程距离和派送时间，提高配送效率，并且可以解决一些场地受限或人员受限的问题。
然而，末端派送可能会增加收件人的不便，需要他们额外的时间和精力前往快递站点领取货物。
快递公司送货策略
快递公司送货策略摘要本文是关于快递公司送货策略的优化设计问题，即在给定送货地点和给定的条件下，确定所需业务员人数，每个业务员的运行线路，总的运行公里数，以及费用最省的策略。
本文要紧从最短路经和费用最省两个角度解决该问题，建立数据模型。
关于问题一：以某业务员是否送货到某送货点建立0-1分布函数，以业务员的人数和总的运行公里数为目标函数，时刻、货重等为约束条件建立多目标动态规划的数学模型，依照数学模型以五种方案用Excel进行选择，算出总公里数及需要的业务员数量，进行比较可得出最优方案。
关于问题二：由于业务员空载时与载货时的费用差异较大，可假设业务回公司的途中不送货。
在模型一的基础上再建立0-1分布函数，以总费用为目标函数，约束条件会考虑到货重与路程的共同作用，同样用Excel进行选择，得出一种优化方案。
关于问题三：由于业务职员作时刻的调整对总的运行路线的阻碍并不大，只需对业务员的数量以及各业务员的安排路线进行调整即可。
关键词：快递公司送货最优化分区送货策略模型多目标动态规划 TSP模型一、问题的重述目前，快递行业正蓬勃进展，为我们的生活带来更多方便。
关于快递公司，为了保证快件能够在指定的时刻内送达目的地，必须有足够的业务员进行送货，然而，太多的业务员意味着更多的派送费用。
因此，最小化所需业务员人数及业务员总的运行公里数从而为公司节约人力和财力成为我们的研究目标。
假定所有快件在早上7点钟到达，早上9点钟开始派送，要求于当天17点之前必须派送完毕，每个业务员每天平均工作时刻不超过6小时，在每个送货点停留的时刻为10分钟，途中速度为25km/h，每次动身最多能带25千克的重量。
为了运算方便，我们将快件一律用重量来衡量，平均每天收到总重量为184.5千克，公司总部位于坐标原点处，送货点的位置和每个送货点的快件重量为已知，同时假设送货运行路线均为平行于坐标轴的折线。
1）给该公司提供一个合理的送货策略（即需要多少业务员，每个业务员的运行线路，以及总的运行公里数）；2）假如业务员携带快件时的速度是20km/h，获得酬金3元/km kg；而不携带快件时的速度是30km/h，酬金2元/km，请为公司设计一个费用最省的策略；3）假如能够延长业务员的工作时刻到8小时，公司的送货策略将有何变化？将题中所给的数据整合成表一：二、问题的分析通过分析题目和整理题目数据，我们认为此题为lingo优化问题。
快递公司送货策略的优化设计说明
快递公司送货策略的优化设计摘要在快递送货过程中，合理选择送货线路是极其重要的，它不仅可以加快配送速度,提高服务质量，还可以有效的降低配送成本，增加经济效益。
本文构建了送货线路的规划模型，将送货问题转化为运筹学中的旅行推销问题进行求解，但在街道平行行走中，以阶梯法求最短路程，根据运输路线优化策略中的时间的最优组法，用射线旋转法进行区域划分，以送货重量的%90~80为划分依据，利用整数规划对每一个区域进行线路规划，从而得到最优线路。
该模型对物流企业合理安排送货线路,提升运送效率有着很强的理论指导作用，因而有着重大的实用价值。
1 问题的提出：在快递传递工程中，所有快件在早上7点钟到达，要求于当天17点之前必须派送完毕，每个业务员每天平均工作时间不超过6小时，在每个送货点停留的时间为10分钟，途中速度为h km /25，每次出发最多能带kg 25重量，公司平均每天接受到总重量为kg 5.184的快件。
1.1 每天接收到的总重量是否全部送至30个送货点？1.2 每个业务员工作时间不超过8小时，每个业务员的平均工作时间不超过6小时。
假如某一业务员每天送完第一线路后是否再有下一次线路？ 1.3 如何使用射线旋转法与旅行推销问题中特殊的“阶梯法”求解。
2 问题的分析：2.1 对于现实问题当中，每个送货点每天的送货量有一定的波动，对某些送货点就单独某天是否送货，有一定的概率。
根据题意，结合所有30个送货点总重量kg 5.184约等于每天接受的重量，因此我们不考虑其他因素。
直接对个送货点配备送货策略。
2.2 送货线路与业务员有间接关系，但送货路线数不等于业务员数。
我们根据最优送货线路的最短时间的关系组合来确定业务员的数量，因此为了消除送货路线与业务员数的误差，我们提出以所携带总重量的(80~90%)的依据。
2.3 我们提出射线旋转法，将随机的、不确定的、无规律的点进行区域划分，再对每个线路又进行线路规划。
这样可有效减少线路重复问题，他是解决旅游途中如何经过旅游单中的城市而不重复旅游过的城市却要行程距离最短。
实现成功配送的十大策略
实现成功配送的十大策略
成功配送是指在规定时间内将商品快速、准确地送达给顾客，同时还
要保证商品的完好无损。
为了实现成功配送，可以采取以下十大策略：
1.优化物流管理：建立高效的物流系统，包括订单管理、仓储管理、
运输管理和配送管理等，提高物流运作的效率和准确性。
2.实时追踪货物：利用现代技术，如GPS、RFID等，实时监测货物的
位置和运输情况，及时发现和解决可能出现的问题。
3.合理规划配送路线：通过分析订单和配送地点，合理规划配送路线，减少空驶里程和时间，提高配送效率。
4.引入智能配送设备：使用自动化设备，如机器人、自动装卸设备等，提升配送效率和准确性。
5.与供应商紧密合作：与供应商建立良好的合作关系，共享信息和资源，实现供应链的协同配合。
6.培训专业配送团队：建立专业的配送团队，提供充分的培训和技能
提升机会，保证员工具备专业知识和技能。
7.充分利用数据分析：通过对配送数据的收集和分析，发现潜在问题
和瓶颈，及时调整和改进配送策略。
8.提供多种配送选择：根据顾客的需求，提供多种配送选择，如快递、自提、送货上门等，提高顾客满意度。
9.加强售后服务：建立完善的售后服务体系，包括退货、换货、维修等，为顾客提供全方位的支持和服务。
10.不断改进和创新：定期评估和调整配送策略，寻求改进和创新的机会，不断提高配送质量和效率。
通过以上十大策略的实施，可以有效提高配送的成功率，提升顾客满意度和企业的竞争力。
同时，还可以降低运营成本，提高物流的效益。
配送成功，将为企业带来更多的业务机会，增强品牌形象和市场竞争力。
快递配送的策划书3篇
快递配送的策划书3篇篇一快递配送策划书一、项目背景随着电商行业的迅速发展，快递配送业务也迎来了巨大的市场需求。
为了提高快递配送的效率和服务质量，我们制定了本策划书，旨在提供一套完善的快递配送解决方案。
二、项目目标1. 提高快递配送效率，确保包裹及时、准确地送达客户手中。
3. 降低配送成本，优化配送路线和资源利用。
三、配送方案1. 建立高效的配送团队，培训专业的快递员，确保配送服务的质量和效率。
2. 优化配送路线，利用先进的物流管理系统，合理规划配送路径，减少配送时间和成本。
3. 采用多种配送方式，满足客户不同需求，如上门配送、自提点取件等。
4. 加强与快递合作伙伴的沟通与协作，确保信息畅通，提高配送效率。
四、服务承诺1. 准时送达：承诺在规定的时间内将包裹送达客户手中。
2. 安全包装：确保包裹在运输过程中不受损坏。
3. 跟踪查询：提供包裹实时跟踪查询功能，让客户随时了解配送进度。
4. 客户反馈：及时处理客户的投诉和建议，不断改进服务质量。
五、营销推广1. 线上推广：利用社交媒体、快递官网等渠道进行宣传推广。
2. 线下推广：通过传单、海报等方式进行宣传，提高品牌知名度。
3. 合作推广：与相关企业进行合作，开展促销活动，吸引客户使用我们的快递服务。
六、风险管理1. 建立风险预警机制，及时发现和处理可能出现的问题。
2. 购买保险，降低因意外事故导致的损失。
3. 加强与合作伙伴的合作，共同应对风险。
七、财务预算1. 人员成本：包括快递员工资、福利等。
2. 运输成本：包括车辆燃油费、保险费等。
3. 包装材料成本：购买快递包装材料的费用。
4. 营销费用：包括广告宣传、促销活动等费用。
5. 其他费用：如办公场地租赁、水电费等。
八、收益预测1. 分析市场需求和竞争情况，预测快递配送业务的收入。
2. 考虑成本因素，制定合理的价格策略，确保项目盈利。
九、结论通过本策划书的实施，我们有信心打造一个高效、便捷、优质的快递配送服务平台，满足客户需求，实现企业的可持续发展。
快递公司送货策略
数学建模模拟题第十五组成员：李鑫焦赞贾方方快递公司送货策略摘要 本文是关于如何优化快递公司送货策略的问题。
针对第一个问题从业务人员尽可能少和总运行路线尽量短这两方面考虑，提出了四个可行的方案，通过比较分析，发现按照方案一得出的运行路径和业务人员只需４７7ｋｍ和５人，是比较合理的。
问题二试图从问题一的五种方案考虑综合考虑，寻找费用最少的运行路径，结果得到两种方案:方案一所需的费用１４３２８.７元，案二所需的费用为１３７５０.７元，因此方案二较好，最后得到费用最省的策略。
关键词 快递公司 送货策略 优化一、 问题的重述假定所有快件在早上7点钟到达，早上9点钟开始派送，要求于当天17点之前必须派送完毕，每个业务员每天平均工作时间不超过6小时，在每个送货点停留的时间为10分钟，途中速度为每次出发最多能带25kg 的重量。
为了计算方便，我们将快件一律用重量来衡量，平均每天收到总重量为184.5kg ，公司总部位于坐标原点处（见附录中图），每个送货点的位置和快件重量（见附录中表3），并且假设送货运行路线均为平行于坐标轴的折线。
（1）请你运用有关数学建模的知识，给该公司提供一个合理的送货策略（即需要多少业务员，每个业务员的运行线路，以及总的运行公里数）；（2）如果业务员携带快件时的速度是20/km h ，获得酬金3元/.km kg ；而不携带快件时的速度是30/km h ，酬金2元/km ，请为公司设计一个费用最省的策略；（3）如果可以延长业务员的工作时间到8小时，公司的送货策略将有何变化？二、问题分析问题要求给出快递公司送货的策略，要求我们根据不同情况和要求为快递公司提供合理的送货策略，题中给出了实际送货点的位置和快件重量表，并且抽象到一个平面的二维坐标系中，题中假设送货运行路线均为平行于坐标轴的折线，则我们可以用平行于坐标轴的折线连接两个送货点，它们之间的距离为两坐标差的绝对值j i j i y y x x D -+-=.题中还给出了几个已知条件和限制条件：1.早上9点钟开始，17点之前结束；2.每个业务员平均工作时间不超过6小时；3.在每个送货点停留的时间为10分钟；4.途中速度为25/km h 5.每次出发时带的重量不超过25kg ；6.平均每天收到的货物总重量为184.5kg 对于问题一，给该公司提供一个合理的送货策略。
快递公司送货策略
首先，本研究主要关注了快递公司的送货策略， 但未涉及送货路径优化等方面的内容。
最后，我们希望在未来的研究中进一步拓展研究 范围，包括考虑如何制定更加全面和精细化的送 货策略，以及如何将大数据、人工智能等技术应 用于送货策略的优化中
THANKS
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国内外研究现状
国内外学者从不同角度对快递公司送货策略进行了研究，主 要涉及送货方式选择、交货时间与服务质量的权衡、交货地 点优化、物流网络设计等方面。
快递行业送货策略的演变
传统快递送货策略
传统的快递送货策略主要关注快速、准确地将货物送达收货人，以速度和准 确性为竞争优势。
现代快递送货策略
现代快递送货策略在传统策略的基础上，更加注重客户需求的多元化和个性 化，强调交货时间、地点、方式等与客户需求的匹配。
其次，送货策略受到多种因素的影响，如运输成本、 客户需求、市场竞争等。
首先，优化送货策略可以提高快递公司的运营效率和 客户满意度。
最后，快递公司需要根据自身实际情况制定定制化的 送货策略，以实现最佳的运营效果。
研究不足与展望
尽管我们取得了一些有价值的发现，但仍存在一 些研究不足之处
其次，我们未能全面考虑不同快递公司在不同地 区的竞争环境和客户需求等方面的差异。
样本快递公司的选择
顺丰速运、申通快递、圆通速递、中通快递和韵达快递。
各快递公司概述
成立时间、业务范围、运输网络覆盖等。
各快递公司送货策略的详细分析
顺丰速运
申通快递
圆通速递
中通快递
韵达快递
依托直营模式，重视科 技投入，提供高效、稳 定、可靠的快递服务。
以加盟模式扩张，强调 服务质量和客户体验， 逐步完善运输网络。
快递公司送货策略
快递公司送货策略摘要本文通过建立基于坐标变换的动态规划模型(模型一)，基于蚁群算法的TSP模型(模型二)及状态空间规划模型(模型三)对送货策略相关问题进行了探讨。
问题一模型一:考虑到送货点和所需快件量分布的无规则性，以及时间和送货量的限制，本文采用了循环平面坐标变换的方法计算路径，即从总部派遣一个人，到依照某种规则选取的一未配送的送货点，再将该人分配到距离该点最近的点，并使之满足限制条件. 继续上述指派，直到不满足限制条件，业务员返回总部并记录得到的可行路线。
对其他业务员重复上述安排，直到没有未服务的送货点。
计算得到该算法下的最佳送货策略:公司需派五个业务员，总耗时25.2333h，总路程为510km。
模型二:由于模型一的结果中每次巡回路径上的点的组合问题类似TSP问题，因而本文对这些点通过基于蚁群算法的TSP求解方法进行优化，优化解为:公司需派五个业务员，总路程为502km。
问题二:模型三:由于在时间与快件量约束下，改变后的速度的平均值接近于问题一的速度值，所以本问利用第一问得到的每条路径上的点，通过空间状态规划法得到图搜索树，借助于计算机的高速运算与逻辑判断能力,计算出一个费用最省的结果即需要9次巡回，公司需派5人，总费用为13525元。
本文的优点在于将一个复杂近似问题多角度思维，不断优化解题方法，综合运用搜索，TSP，蚁群算法，状态规划等方法，将问题简单化，可操作性强，适用范围广。
关键词: 送货策略坐标变换蚁群算法图搜索树状态空间规划1一问题的重述目前，快递行业正蓬勃发展，为我们的生活带来更多方便。
一般地，所有快件到达某地后，集中存放在总部，然后由业务员分别进行派送:对于快递公司，为了保证快件能够在制定指定的时间内送达目的地，必须有足够的业务员进行送货。
但是，太多的业务员意味着更多的派送费用。
因而在快递公司送货策略中，确定业务员人数和各自的行走路线是策略好坏的关键。
这个问题可以描述为:一中心仓库(或配送调度中心)拥有最大负重为25kg的业务员m人, 负责对30个客户进行货物分送工作, 客户()的i1,i,30货物需求为已知,求满足需求的路程最短的人员行驶路径,且使用尽量少的人数,并满足以下条件:1) 每条配送路径上各个客户的需求量之和不超过个人最大负重。
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快递公司送货策略摘要本题属于多旅行商问题（MTSP），研究在固定的送货地点，派送员在运输重量限制和工作时间等各种约束条件下，设计出最优的送货路线，得出最优送货策略。
本文建立了基于遗传算法的MTSP模型，依次回答了题目提出的三个问题。
针对问题一，首先采用基于遗传算法的TSP模型求解，不限制送货时间与派送员携带货物质量上限，遍历30个送货点计算出一条送货路径。
再依照每个派送员携带货物不超过25kg的限制条件，将求出的TSP路线分为总距离最短的8条。
进而得到8条路径，总距离数为484km，共需5名派送人员的方案，派送方案如表4所示。
再用基于遗传算法的MTSP模型求解，由于派送员每次携带货物不能超过25kg，而每天收到的平均总货物重量为184.5kg，因此选择184.5/25进位取整等于8条派送路径，即视为多旅行商问题中旅行商数为8。
由于选择8条路径，每条路径派送完成时间明显小于6个小时，所以计算时暂不考虑派送时间因素，在最后派送人员分配上再考虑时间限制。
于是将8条路径总距离数设为目标函数，加入每条路径携带货物总质量不能超过25kg的限制条件，使用基于遗传算法的MTSP模型。
求解得出8条路径最短距离为480km，共需5名派送人员，派送方案如表2所示。
比较TSP得出方案与MTSP得出方案，发现MTSP得出方案明显优于TSP 得出方案。
于是采用最短路径为480km，共需5人，派送方案如表2所示的方案。
针对问题二，仍然采用基于遗传算法的MTSP模型，将所有路径总花费设为目标函数，仍将时间限制放在派送方案选取时考虑。
计算出8条路径时总距离数为572km，所需人数为5人，总花费为14429.8，派送方案如表10所示。
将路径数增加，发现当派送人员有10条路径时，总距离数为614km，所需人数为6人，总花费为13873.7元，派送方案如表8所示。
9条路径以及10条以上路径在花费和所需人数安排上都劣于10条路径。
考虑到公司费用最省，如公司予以派送员基本工资（派送费以外工资）大于14429.8-13873.7=556.1，则选择8条路径时表10的派送方案；如公司予以派送员基本工资小于556.1，则选择10条路径时表8的派送方案。
针对问题三，在问题一与问题二的基础上，将派送员的派送时间由6h增加到8h，设计出新的派送方案。
分别得出距离最短派送新派送方案所需人数为4人，距离仍为480km，新派送方案如表11所示；费用最少10条路径所需人数为4人，总费用仍为13873.7元，新派送方案如表13所示。
关键词：多旅行商问题遗传算法MTSP模型TSP模型目前，快递行业正蓬勃发展，为我们的生活带来更多方便。
一般地，所有快件到达某地后，先集中存放在总部，然后由业务员分别进行派送；对于快递公司，为了保证快件能够在指定的时间内送达目的地，必须有足够的业务员进行送货，但是，太多的业务员意味着更多的派送费用。
假定所有快件在早上7点钟到达，早上9点钟开始派送，要求于当天17点之前必须派送完毕，每个业务员每天平均工作时间不超过6小时，在每个送货点停留的时间为10分钟，途中速度为25km/h，每次出发最多能带25千克的重量。
为了计算方便，我们将快件一律用重量来衡量，平均每天收到总重量为184.5千克，公司总部位于坐标原点处（如图2），每个送货点的位置和快件重量见下表，并且假设送货运行路线均为平行于坐标轴的折线。
（1）请你运用有关数学建模的知识，给该公司提供一个合理的送货策略（即需要多少业务员，每个业务员的运行线路，以及总的运行公里数）；（2）如果业务员携带快件时的速度是20km/h，获得酬金3元/km kg；而不携带快件时的速度是30km/h，酬金2元/km，请为公司设计一个费用最省的策略；（3）如果可以延长业务员的工作时间到8小时，公司的送货策略将有何变化？二、模型假设1、假设业务员送货期间的速度不受外界的影响；2、假设业务员的休息时间不包含在6小时中；3、假设每个派送点只经过一次，每名业务员的行进路线决定后就不得改变；4、假设若其中一个业务员跑多条路线时，中间返回总部后取快件（将快件装上车）所花费的时间不计；5、假设各业务员之间的快件运送过程是相互独立的。
三、符号说明4.1问题一的分析首先，本题要求用最少的业务员，最少的时间，派送完所有的快件所走的路程最短，并给出每个业务员的运行路线。
且184.5825kgkg⎡⎤=⎢⎥⎣⎦，故至少需要8条路线；考虑到求解最短路径，我们采用了两种方法：模型一是用遗传算法中的一个回路的TSP模型算出所有点最短的路线，并根据每个业务员的所用时间，携带邮件质量，按照要求进行分段，得到一种送货方案并改进了遗传算法最终结果为业务员5个,业务员行走总路程为484km,工作的总时间为24.36h；模型二是用基于遗传算法的MTSP模型进行求解，也即在不考虑重量和时间的约束下，将MTSP问题转化为增加(1)m-个结点的单旅行商问题，然后采用遗传算法，使算法能以较大的概率获得全局的最优解：业务员5个，总路径长度480km，总工作时间为24.2 h.4.2问题二的分析本题在加了速度和费用的前提下，要求花费最省的一种方案。
固在MTSP问题的基础上，把目标函数设置为公司派送的总花费，且总花费为每点所要求业务员送达快件的质量与该点到路径上的前一些点直到原点的折线距离和3元/km×kg的乘积，加上路径中最后一个点到原点的乘积与2元/km的乘积，其中的距离为平行与坐标轴的总距离。
由问题一的分析，先设置MTSP的路径数为8,9,10发现路径数为8时费用较高，所需要的派送员为5人；路径数为9时花费较大；路径数为10费用最少但所需派送人数为6人。
而在10条路径以上时，花费明显增加，固此时就给公司提出了一个选择，是更侧重于考虑派送员们的基础工资减少派送员的个数还是考虑由于运送路程和载重不同造成的花费最省。
4.3问题三的分析本题条件上将前面所限定的每个业务员每天最多工作6小时改成了8小时。
经过对问题一与问题二的研究，我们将会发现，这一条件的改变，对送货路径并没有太多影响，只是业务员工作的分配会发生变化，因为在解决前两问时由MTSP做出了多条路径后，计算出每条路径经派送所需要的时间，在题目所给的限制每个派送员一天最多工作时间以内，对路径分配到各个派送员的身上，固以此思路对派送员的人数进行确定，调整公司送货策略。
五、模型的建立与求解5.1问题一模型的建立与求解在问题一中，要求在每个业务员每天平均工作时间不超过6小时且必须从早上9点钟开始派送，到当天17点之前（即在8小时之内）派送完毕；以及每次出发最多能带25千克的重量。
要求给该公司提供一个合理的送货策略,即当业务员数量最少且送货总距离最小时可得到比较合理的送货策略。
由于平均每天收到总重量为184.5千克，而业务员每次最多只能带25千克的重量，便可以确定出最少需要[184.5/25]=8条路线。
据此，我们分别建立了TSP 模型和MTSP 模型，并采用遗传算法求得最终路径。
5.1.1 遗传算法设计遗传算法（Genetic Algorithm ）是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它是由美国Michigan 大学J.Holland 教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems 》，GA 这个名称才逐渐为人所知。
遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population ）开始的，而一个种群则由经过基因（gene ）编码的一定数目的个体(individual )组成。
每个个体实际上是染色体(chromosome )带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。
因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation ）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness ）大小选择（selection ）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators ）进行组合交叉（crossover ）和变异（mutation ），产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding ），可以作为问题近似最优解或满意解。
遗传算法的具体步骤如下：1step (初始化)确定种群规模N 、交叉概率c p 、变异概率m p ；设置终止进化准则；随即生成N 个体作为初始种群；置0t =；2step (个体评价)计算或估计()X t 中各个个体的适应度；3step (种群进化)（1）选择（母体）1::N M L L S H H →从()X t 中运用选择算子选择出2M 对母体()M N ≥；（2）交叉::N M L L C H H →对所选择出2M 对母体 ，依概率c p 执行交叉，形成M 个中间个体；（3）变异::N M LL M H H →对M 个中间个体分别独立依概率执行变异，形成M 个候选个体；（4）选择（子代）2::N M LL S H H →从上述所形成的M 个候选个体中依适应度选择出N 个个体组成新一代种群()1X t +；4step (终止检验)如已满足终止准则，则输出()1X t +中具有最大适应度的个体作为最优解，终止计算；否则置1t t =+并转3step ； 由上一代种群()X t 生成新一代种群()1X t +的过程可以用以下矩阵的形式表示（其中I 表示单位阵）：()()12010S MC X t X t I S ⎛⎫⎛⎫+= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭. 我们把随机产生的路径作为初始种群，进行编码转化成二进制数串，数串的长度由我们定的精度来控制；接下来评价染色体数串的适应度，由适应度评价函数来作为环境的角色，进行自然选择，接着依照染色体的适应度值进行新种群的复制，依照轮盘选择法，把染色体条数的数目设定为转动轮盘的次数，得到新种群的染色体组成；之后进行新种群的交配，结合突变概率得到最终新种群的染色体组成和新一代的相对实际值和适应度值，至此，已完成遗传算法的第一代流程，依次迭代，直至满足迭代次数得到最大目标函数值对应的染色体。
求解本题具体算法流程如图1：图1 遗传算法流程图5.1.2 模型一：TSP 模型的建立和求解旅行商问题（TSP）简称为TSP问题，是最基本的路线问题，该问题的本质是在寻求单一旅行者由起点出发，通过所有给定的需求点之后，最后再回到原点的最小路径成本。