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城市配送系统(city delivery system,CDS)的发展是一个城市提高其公共运输能力的关键。目前国内外许多学者对CDS系统进行了深入研究。其中,车辆路径优化问题是城市配送系统中的重要环节,通过对车辆行驶路径的优化管理可以有效地降低城市配送成本,同时可以提高城市交通效率,节省公共资源,无论对企业还是对社会,都具有重要的意义。本文针CDS的车辆路径规划问题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)作为优化方法,提出一种配送车辆路径规划的设计方案,以实现车辆路径选取的最优决策。
1 配送车辆路径规划
1.1 城市配送系统
城市配送系统的功能构架如图1所示。城市配送系统是联系供应商、信息中心、仓库和消费者之间的重要纽带。
1.2 车辆路径优化的意义
车辆路径规划(vehicle routing problem,VRP)自从1959年被Dantzig和Ramse提出的之后,迅速引起各领域工程师和管理学者的极大重视,成为工程管理领域的重点和热点问题。
VRP问题是城市配送系统的主要优化问题之一,在城市配送系统中具有重要的意义。从企业运作和社会环保、节能的角度而言,VRP研究的研究意义具体可以概括为以下方面:
- 通过对配送路线的合理优化,可以有效提高配送效率,从而缩短配送时间,提高服务质量和客户满意度;
- 通过对配送路线的合理优化,可以有效地降低运输成本,节省资金;
- 有通过对配送路线的合理优化,可以有效降低车辆占用公路的时间,从而可以缓解交通,减少噪声、尾气排放等运输污染。
3 VRP问题的遗传算法优化
结合上述模型,基于遗传算法来解决所提出的VRP问题,基本参数设定为:种群M为20,最大代数G为100,交叉概率Pc为0.8,变异概率Pm为 0.1,首先对VRP问题的可行解进行编码并生产初始种群,整个算法实施步骤如图3所示。根据目标函数设计适配度,终止条件设计为:
- 当最优解连续5代不发生变化;
- 当迭代步数超过300步。
对于初始种群根据数学模型的输入条件,进行适配度计算并根据适配度计算结果进行种群选择操作。
%% 适配值函数
%输入：
%个体的长度
%输出：
%个体的适应度值
function FitnV=Fitness(len)
FitnV=1https://blog.csdn.net/KeepingMatlab/article/details/len;
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]郭秀红.基于遗传算法的配送车辆路径规划[J].四川兵工学报. 2013,34(01)
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长