基于遗传算法的物流配送路径优化问题研究
遗传算法及在物流配送路径优化中的应用
遗传算法及在物流配送路径优化中的应用在当今快节奏的商业环境中，物流配送的效率和成本成为了企业竞争的关键因素之一。
如何找到最优的配送路径，以最小的成本、最短的时间将货物准确送达目的地，是物流行业一直以来面临的重要挑战。
遗传算法作为一种强大的优化工具，为解决物流配送路径优化问题提供了新的思路和方法。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的随机搜索算法。
它模拟了生物进化的过程，通过不断地生成新的个体（解决方案），并根据适应度函数对个体进行评估和选择，逐步进化出最优的个体。
在遗传算法中，每个个体通常由一组编码表示，这组编码可以是二进制数、整数、实数等。
适应度函数用于衡量个体的优劣程度，它与问题的目标函数相关。
例如，在物流配送路径优化中，适应度函数可以是配送路径的总长度、总成本或总时间等。
遗传算法的主要操作包括选择、交叉和变异。
选择操作根据个体的适应度值，从当前种群中选择一部分优秀的个体作为父代，用于生成下一代个体。
交叉操作将父代个体的编码进行交换和组合，产生新的个体。
变异操作则对个体的编码进行随机的改变，以增加种群的多样性。
通过不断地重复这些操作，种群中的个体逐渐进化，适应度值不断提高，最终找到最优或接近最优的解决方案。
二、物流配送路径优化问题物流配送路径优化问题可以描述为：在给定的配送网络中，有若干个配送中心和客户点，每个客户点有一定的货物需求，配送车辆有容量限制和行驶距离限制，要求确定一组最优的配送路径，使得配送成本最低、时间最短或其他目标最优。
这个问题具有复杂性和约束性。
首先，配送网络可能非常庞大，客户点数量众多，导致可能的路径组合数量呈指数增长。
其次，车辆的容量限制和行驶距离限制等约束条件增加了问题的求解难度。
传统的优化方法在处理这类大规模、复杂约束的问题时往往效果不佳，而遗传算法则具有较好的适应性。
三、遗传算法在物流配送路径优化中的应用步骤1、问题建模首先，需要将物流配送路径优化问题转化为适合遗传算法求解的形式。
利用遗传算法优化物流配送路径问题
利用遗传算法优化物流配送路径问题随着物流业的快速发展，物流车辆配送路径问题变得越来越复杂且重要。
如何有效地规划物流车辆的配送路径，是一项值得研究的课题。
而遗传算法则是一种有效的优化物流配送路径问题的方法。
一、遗传算法简介遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传规律的进化算法。
它模仿了生物进化中的遗传和适应机制，通过基因交叉、变异等方式实现对问题解空间进行搜索和优化。
遗传算法被广泛应用于解决优化问题。
二、物流配送路径问题物流车辆的配送路径问题是一种旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP），它的目的是在访问所有的城市的前提下，寻找一条最短的路径来减少行驶距离和时间成本。
在现实中，物流配送路径问题有着复杂的约束条件，例如道路限制、运输量限制、运输时间限制等等。
三、利用遗传算法优化物流配送路径问题1.个体编码在遗传算法中，将每一个解表示为一个个体。
对于物流配送路径问题，个体编码可以使用城市序列表示方案。
城市序列是物流车辆访问所有城市的顺序，例如（1，3，5，2，4）表示物流车辆依次访问城市1、3、5、2、4。
2.适应度函数适应度函数用于评估一个个体在问题空间中的优劣程度，它是一个关于个体的函数。
对于物流配送路径问题，适应度函数可以采用路径长度作为衡量个体的优劣程度指标。
路径长度越短，则说明该个体越优秀。
3.遗传算子遗传算子是遗传算法中的重要组成部分，它包括选择、交叉、变异三种操作。
选择：选取适应度高的个体作为父代进入下一代。
交叉：将两个父代个体的某一部分基因进行交换，得到两个子代个体。
变异：在某个个体中随机地改变一些基因，得到一个变异个体。
4.遗传算法流程遗传算法的流程如下：1）初始化种群2）计算适应度3）选择器4）基因交叉5）基因突变6）生成下一代7）重复步骤2-6，直到达到终止条件5.优缺点优点：1）对于复杂的问题，具有较好的全局优化性能。
2）具有适应力强的特点，能够自适应地进行搜索和优化。
基于遗传算法的物流配送路径优化问题的研究
１ 本 文 主 要 工 作 ． ２ 物流配送 的一 个重要方面是 ， 力争实现 车辆行 驶里程最短 、 运输 总 赀用最低 等 目标 针对车辆路径优化 这一典型的 Ｎ Ｐ难题 ， 文运用 遗 本 传算法 来求解该 问题 的最 优解。 本 文使用 图和边来表 月 路径问题 ， ； 任意边 的权重为两个端点 的欧 几罩得距离 中的结点代 表城 市 ， 用数字 １ ｎ 到 编号 ，（ Ｃ ） ｄＣ ， 表示
其 ｆ， ｉ ｃ） ｄＣ， ｝ ｄ （ ’＝ （ ｃ ） ｄＣ Ｃ＋） ｄＣ， ｓ ＋＞：（ １ （ Ｃ ） ＋
ｄ（ ｃ ） （ ＋） （ ｙ＋） （ ， ， ＝√ 一 １ －ｙ － １
２遗传算法基本原理概 述 ． 遗 传算法 （ Ａ Ｇ ｎ ｔ ｌｏｉ ｍ） Ｇ － ｅｅｉ Ａｇｒ ｈ 是模拟 生物 自然选择 和遗传 学 ｃ ｔ 机理 的生物进化过程的计算模型 ， 照“ 按 优胜劣汰 ， 适者生存 ” 的原 则对 日标 函数进行 优化 。经 过多次迭代计 算 ， 到最优结果 。它最初 由美 得 困Ｍｉ ｉａ 大学ＪＨ ｌ ｎ 教授于 １７ 年提 出来 。 ｃ ｇｎ ｈ ．ｏｌ ｄ ａ ９５ Ｇ Ａ涉 及到五大 要素 ： 编码 、 初始种 群 的设定 、 适应度 函数 的设计 、 遗传操 作的设计和控制参数 的设计 。五大要素 中最重要 的是参数 编码 和遗 传操作 的设计 。参 数编码决定 了算法 的计算效率 ， 传操作 决定 遗 ｒ 法的优化成功与否 。遗传操 作主要 由三部分组成 ： 择（ ｌｃｉｎ、 算 选 ｓ ｅｔ ） ｅ ｏ
骤如下 ：
城市 （ 到城巾（ 的 ’ 距离， 其中ｃ 、 坐标分别为（ ． ） ｃ ． ， （ ，…） … Ｙ 。
另外 数字 ０ 表配送 中心 的出发 点 ｃ 代 。物流配送 的路径 问题 就是搜 索 整数子集 ｘ ｛ ｌ ， …， 的一个排列｛ Ｃ ， ２ Ｃ ， Ｃ １ ＝Ｏ ， ３ ｎ ，２ ， 】 Ｃ， １ Ｃ ， ３…， ， 需要使 目 标 函数总路径距离 ｄｓＣ 取最小值。 ｉ（ ）
基于遗传算法的物流配送路径最优化研究
基于遗传算法的物流配送路径最优化研究在当今社会，随着电商的不断发展，物流配送成为了企业重要的一环。
如何将物流成本降到最低，同时保证配送时间和质量，一直是物流配送领域最为关心的问题。
基于遗传算法的物流配送路径最优化研究，正是为了解决这一难题而生。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种通过模拟生物进化机制解决问题的数学算法。
在此算法中，借助于遗传、交叉、变异等操作，模拟自然界中生物个体遗传信息的传递、组合、选择和迭代过程，从而逐步搜索最佳解决方案。
在基于遗传算法的物流配送路径最优化研究中，可以将物流的路径规划问题看作是求解一个最优化的问题。
我们需要在满足所有物流要求的情况下（如送达时间、货物数量等），寻找到一个路径方案，使得成本最低。
二、遗传算法的应用基于遗传算法的物流配送路径最优化研究，可以分为以下几个步骤：1. 状态表示物流配送路径问题需要将配送路径表示为状态，而状态表示方式可以根据实际问题需求进行自定义，例如将物流配送路径表示为一个节点集合，每个节点表示在某一时间访问某一仓库或派送点，并且模拟此过程中货车的运输状态。
（下面的状态表示均以此为例）2. 初始种群的生成初始种群即为所有可能的物流配送路径，每一个物流配送路径表示为一个状态。
对于n辆货车，可以使用随机生成n条路径作为初始种群。
3. 适应度函数的设计适应度函数可以评价一个个体的好坏，基于此来对个体进行选择。
在物流配送路径最优化的问题中，适应度函数可以定义为路径的总成本。
4. 进化操作遗传算法迭代的过程中，涉及到两个进化操作，即选择和交叉变异。
其中选择操作一般采用“轮盘赌”方式或“锦标赛”方式，而交叉变异操作则是为了繁衍后代，以便能够在足够的代数中寻找到更优秀的个体。
在物流配送问题中，交叉和变异操作可以分别对应为路线的交叉和点的变异。
在路线交叉中，可以选取两条路径的随机位置，将路径进行交换；在点的变异中，可以随机选择一个节点进行变异。
5. 最终解的搜索与收敛在遗传算法的迭代过程中，最终会搜索到一组可行解，但不一定是最优解。
基于遗传算法的物流配送路径优化研究
02
相关理论概述
遗传算法理论
遗传算法的基本原理
遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，通过模拟自然选择、遗传变异等 过程来寻找最优解。其基本原理包括编码、初始种群、适应度函数、选择、交叉 和变异等步骤。
遗传算法的优点
遗传算法具有全局搜索能力强、能够处理非线性问题、可并行计算等优点，能够 在复杂问题的求解中取得较好的效果。
确定每辆车的配送路线和顺序。
约束条件设定
车辆容量限制
每辆车的装载量不得超过其最大承载能力。
客户需求满足
确保每个客户的需求得到满足。
路径长度限制
每条路径的长度不得超过其最大行驶距离。
算法设计
选择操作
采用轮盘赌选择法，根据个体适应 度的高低选择个体进入下一代。
交叉操作
采用单点交叉或多点交叉，将两个 个体的部分基因交换，形成新的个 体。
物流配送理论
物流配送的概念
物流配送是指按照客户的需求，通过合理的运输和配送路线将物品从供应地运输到目的地 的一种物流运作方式。
物流配送的基本流程
物流配送的基本流程包括订单处理、库存管理、拣货配货、包装、发货、配送运输和信息 反馈等环节，其中配送运输是物流配送的核心环节之一。
物流配送的意义
物流配送对于企业运营有着重要的意义，它能够提高企业的客户服务水平，降低库存成本 ，提高物流运作效率，增强企业的市场竞争力。
2023
基于遗传算法的物流配送 路径优化研究
目录
• 引言 • 相关理论概述 • 基于遗传算法的物流配送路径优化模型 • 算例分析 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
物流行业快速发展，物流配送效率对 企业和客户的重要性不断提高
(完整word版)遗传算法及在物流配送路径优化中的应用
遗传算法及在物流配送路径优化中的应用一、遗传算法1.1遗传算法定义遗传算法（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, 它是有美国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, J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
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。
1.2遗传算法特点遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法, 与传统的优化算法相比, 主要有以下特点:1. 遗传算法以决策变量的编码作为运算对象。
基于遗传算法的路径优化方法研究及其实现
基于遗传算法的路径优化方法研究及其实现引言：路径优化是一个常见的优化问题，它在很多领域都有广泛的应用，比如物流配送、车辆路径规划、网络路由等。
而遗传算法是一种模拟生物进化过程的启发式优化算法，通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。
本文将围绕基于遗传算法的路径优化方法展开研究，并提出一种实现方案。
一、遗传算法基础概念1.1 遗传算法原理遗传算法源于对达尔文生物进化理论的模拟，通过模拟生物的遗传、变异、适应性选择等过程来优化问题的解。
1.2 遗传算法流程遗传算法的基本流程包括初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和终止条件判断等步骤。
1.3 遗传算法参数遗传算法的性能受到参数选择的影响，其中包括种群大小、交叉概率、变异概率等。
二、路径优化问题描述2.1 问题定义路径优化问题是指在给定的图中，找到一条路径使得满足一定的约束条件的情况下，路径的总长度最短。
2.2 适应度函数为了能够将路径优化问题转化为遗传算法的优化问题，我们需要定义一个适应度函数来衡量每个个体（路径）的优劣。
三、基于遗传算法的路径优化方法3.1 编码设计在遗传算法中，需要将问题的解（路径）进行编码。
常见的编码方式包括二进制编码、浮点数编码和排列编码等。
根据问题的特点选择合适的编码方式。
3.2 初始化种群在遗传算法中，初始化种群的质量直接影响到算法的性能。
一般情况下，可以根据问题的约束条件和启发式方法来生成初始种群。
3.3 选择操作选择操作是遗传算法中最为重要的一步，目的是根据适应度函数的值选择较优的个体。
常见的选择方法包括轮盘赌选择、锦标赛选择等。
3.4 交叉操作交叉操作是遗传算法的特点之一，通过交叉两个个体的染色体来生成新的个体。
在路径优化问题中，可以采用部分映射交叉、顺序交叉等方式进行操作。
3.5 变异操作变异操作是为了增加种群的多样性，防止算法陷入局部最优解。
在路径优化问题中，可以通过交换、插入、反转等方式进行变异操作。
3.6 终止条件判断终止条件判断是遗传算法运行的结束条件。
基于遗传算法的配送路径优化研究开题报告
北京师范大学珠海分校本科生毕业论文（设计）开题报告理论和实践的意义及可行性论述(包括文献综述) 理论和实践的意义：当前，现代物流是企业继续降低物资消耗、提高劳动生产率后的第三利润源泉。
但我国物流企业的运输成本普遍偏高。
其中很重要一个原因就是对配送车辆运输路线规划不科学。
要想降低运输成本，离不开对配送路线的优化和配送车辆的合理安排。
对物流配送车辆行驶路径进行优化，可以降低物流成本，节约运输时间，是提高物流经济效益的有效手段。
可行性论述：配送路径优化问题是典型的优化组合问题，具有很高的计算复杂性。
但遗传算法解决作为一种有效的全局搜索方法具有隐并行性和较强的鲁棒性，在解决非线性的大规模复杂问题上具有很好的适应性，适合于对VPR问题进行优化求解。
标准遗传算法虽然未必每次都能找到最优解，但通过对标准遗传算法进行改进，完全可以在有限时间内对较复杂的VPR问题计算出次优解或可行解。
因此，用遗传算法来解决物流车辆调度问题还是完全可行的。
文献综述：[1]朱剑英•非经典数学方法[M].武昌：华中科技大学出版社，2001[2]李敏强，寇纪淞，林丹，李书全•遗传算法的基本理论与应用[M].北京：科学技术出版社，2002[3]孙丽丽•物流配送中车辆路径算法分析与研究[D].上海：上海海事大学，2007[4]盖杉.基于遗传算法的物流配送调度系统[D].长春：长春理工大学，2007[5]高运良，基于免疫遗传算法的物流配送V RP 求解[D].武汉：武汉科技大学，2007论文撰写过程中拟采取的方法和手段本论文主要采用遗传算法作为解决物流配送路径优化问题的主要算法。
但由于标准遗传算法具有“早熟收敛”的缺陷，有可能使算法陷入局部最优解。
论文还将尝试通过把其他算法和遗传算法相结合，来有效控制早熟现象的发生。
为了快速得到任意两个配送点之间的最优路线。
本论文还拟采用佛洛依德算法构造配送路线的地理数据库的方式来对路线网络进行预处理。
从而减少整个算法的时间复杂度和空间复杂度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
（ 他） 其
题 的特点 ， 笔者采用 了简单直观的 自然数编码方法 ， 用 ０表示配送中心 ， １２ ＂ ，． 用 ， ，＂ Ｉ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
上述模型中， １为 式（） 目标函数； ２保证每条 式（） 路 径上各需求点 的需求 量之 和不超 过汽 车的载重
（） 即按一定的概率改变个体基因链 。 ６变异。 变 异操作同样是随机进行的， 目的是挖掘群体中个 其 体的多样性， 克服遗传操作可能限于局部解的弊端
又ｎ Ｌ ， ＝
Ｒ门 ， 。 ＊ Ｒ， 一
２２ 物流配送路径优化问题遗传算法的构造 ．
针对物流配送路 径优化 问题 的特点 ， 笔者构造 （） １编码方法的确定。 根据物流配送路径优化问
设配送中心有 Ｋ辆汽车， 每辆汽车的载重量为 Ｑ （＝１２ ０， ， ，ｋ ，， － Ｋ）其一次配送的最大行驶距离为 Ｄ 需要向 Ｉ个需求点送货 ， ， 每个需求点的需求量
（） ｚ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
为ｑ ｉ ，，． ）需求点 ｉ 的运距为试 ， ， ＝１２．， ， （ ．Ｌ 到Ｊ ，配 送中心到各需求点的距离为ｄ （ ｊ ，，＂ ） ｏｉ ＝１２＂， ｏ ， ， ＂Ｌ
（ｃｏｌ ｒｆｃ Ｔａ ｐｒ ｔ ｎ Ｎ ｔ ｒ ｉ ｔ ｇ ｖ ｓｙ Ｂｉ １ ０４ Ｃ ｎ ｒ ｓｏｔ ｉ ， ｒ ｅ Ｊ ｏ ｎ Ｕ ｉ ｒｔ， ｊｇ ０４， ｉ ） Ｓｈｏ ｏ Ｔ ａ ｉａｄ ｎ ｆ ｆ ｎ ａｏ ｏ ｈ ｎ ｏ ａ ｎ ｅ ｉ ｅｉ ０ ｎ ｈａ
点， 构造了求解该问题的遗传算法， 通过实验计算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 ： 配送 中 从
心（ 物流据点） 用多辆汽车向多个需求点（ 客） 顾 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
汽车送货。
笔者借鉴文献［〕 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送路径优化问题的约 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 。
（） 由于遗传算法不能直接处理解空间的 １编码。 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。
中 国 公 路
路径 ， 每条配送路径都始于配送中心 ， 也终于配送 中
学 报
２０ ０ ２年
ＥＦ ， 此 为 被 择 概 这 的 择 法 ，以 作 其 选 的 率 样 选 方 ）
既可保证最优个体生存 至下 一代 ， 又能保证适应度 较大的个体 以较大的机会进人 下一代。
心 为了在编码中反映车辆配送的路径， 采用了增加 Ｋ－１ 个虚拟配送中心的方法， 分别用 Ｌ＋ｌＬ ， ， 十２ ． ，， ． Ｉ十Ｋ－１ ． 表示。这样 ，， ，０ Ｌ １ ２ － ， ＋Ｋ－１ Ｉ十 这 ， Ｋ－１ 个互不重复的白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， ３ 用 辆汽车完成配送任务的问题， 则可 用 １２ ＂，（ ， 表示配送中心） ９ 自然数的随 ，． ＂９８９ ＂ 这 个 机排列， 表示物流配送路径方案。 如个体 １９３５７ ２６８１ 表示的配送路径方案为： 路径 １０ －２ （）路 ，－１ －９０ ， 径 ２ ９０ 一６ 一８ ０ 、 ；（） 一３ （ ）路径 ３ ８ ０ 一５ 一７ ： （ ） 一４ 一 。共有 ３条配送路径； ． 个体 ５３９２６表示的配送 ７８４ １ 路 径 方 案 为： 径 １ ０－５ ７ 路 ： － －３ （ ） 路 径 －８ ， ０ ２９０ －４ 一卜 ６ ， ：（） －２ －０ 共有 ２ 条配送路径。 （） ２初始群体的确定。随机产生一种 Ｉ －Ｌ十Ｋ －１ Ｌ 这 ＋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）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
第１ ５卷 第 ３期 ２０ ０ ２年 ７月
中 国 公 路 学 报 Ｃｉ Ｊｕｎｌ ｉ ｗｙ Ｔａｓｏｔ ｈ ａ ｒａｏ Ｈｇ ａ ａｄ ｎｐｒ ｎ ｏ ｆ ｈ ｎ ｒ
Ｖｏ． Ｎ ． ｌ１ ｏ ３ ５
Ｊｌ ０ ２ ２ ０ ｕｙ
３ ３ｔ ￥ ０ １７ ７ （０ ２ ０－０ ６０ Ｙ ｝ ： ０－３ ２２ ０ ）３０ ７ －４ １
Ｒ ＝｛， 、 １２ －， ，＝１２ ＂ ，， （ ） ， ： 卜 〔（ ， ， ，＂ ｎ） ６ Ｌ）ｉ ， ＂
（ ｋ？ ， Ｖ ｝ ） ， ｋ ： （） 了求解该问题的遗传算法。 ７
（Ｒ １ －） ）
（） ８
ｓｎ ｛ ｉ， ｇ） ｎ一 （
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， 是一个值得深人研究的课题。
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
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 Ｈ ）工 Ｎ Ｊ （ ． Ｄ Ｌ－ Ａ
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 Ｎ Ｐ难题，
只有在需求 点和路段较 少时， 才能求得精 确解 。因
教授于１７ 年提出的 ， ９５ ］ Ｕ 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 。笔者针对物流配送路径优让问颇的特
基于遗传算法的物流配送路径优化问题研究
（ 方 交通 大学 交通 运 翰 学 院 ， 京 北 北 １０ ４ ） ０ ０４
郎茂祥
摘 要： 在建立物流配送路径优化问题数学模型的基础上， 构造了求解该问题的遗传葬法， 并进行 了实脸计算。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
中图分类号 ： ９ ． Ｕ４ ２ ３ 文献标识码 ， Ａ
Ｓｕ ｙ ｔｅ ｔ ｚ ｇ ｈｓ ａ ｄｓ ｂ ｔ ｒ ｔ ｉ ｎ ｏ ｐ ｙｉ ｌ ｔｉｕｉｎ ｕｉｇ ｔｄ ｏ ｈ ｏ ｉ ｉ ｆ ｃ ｉ ｒ ｏ ｏ ｎ ｆ ｐ ｍ ｐｏ ｌｍ ｓｄ ｇｎ ｔ ａｇｒ ｈ ｒｂｅ ｂ ｅ ｏ ｅｅｉ ｌｏｉ ｍ ａ ｎ ｃ ｔ
０ 引
言
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， 笔者讨论其中的物流配送路
和 ＭＩＬ Ｒ提出的扫描法［等， ＬＥ ｎ 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 ，
再设 。 为第 ｋ辆汽车配送的需求点数（， ， ｎ＝。表示 未使用第 ｋ辆汽车）用集合 Ｒ 表示第 ｋ条路径， ， ； 其
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
中的元素 ｒ表示需求点 ｒ在路径 ｋ中的顺序为 ｉ ， ． ， ， （ 不包括配送中心）令 ｒ －。 ， ＂ 表示配送中心， 则可建
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 ：
（） 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， 且只能由一辆
毛Ｑ。
（１） （２）
（） ５ 交叉。它是遗传算法中最主要的操作， 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
乙ｄ＿ｔｄ ，ｇ ｎ＜ ， ｒ ， ， ｓｎ， Ｄ ， ， （） ＋ ｉ
Ｏ ， （ｎ（Ｌ
（３） （４）
（） ５
交换部分信息。
超过汽车载重量 ；
当第 ｋ辆汽车服务的客户数） １ 说明该辆汽车 时， 参加 了 配送， 则取 、 （，＝１ 当第 ｋ 馆ｎｎ） ， 辆汽车服务 的客户数 ＜ １时， 示 未使 用 该辆 汽车， 表 因此取
ｓ ｎ ） ） ｉ （ｋ＝（ ｇ ｎ ．
ｚ 物流配送路径优化问题的遗传算法
２１ 遗传算法的基本要素 ．
立如下物流配送路径优化问题的数学模型
Ｋ 时 去
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。 （） 选择操作是为了从当前群体中选出优 ４选择。 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