随着网络技术的飞速发展和电子商务的普及,物流配送业务量也在不断的增长,使得线下物流配送面临新的挑战,首先,对于许多商品来说,物流配送的时效性要求极为严格,比如,生鲜产品往往需要在最短的时间内送达客户手中。其次,随着客户群体的不断扩大,物流配送需要考虑到多种因素,比如成本控制和服务水平。物流企业日益面临着一个急迫的问题,即如何在给消费者提供良好体验的同时又能降低配送成本。在此背景下,研究物流配送路径优化方法具有十分重要的意义。车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是典型的NP难问题,本文对扩展VRP问题的改进遗传算法进行了研究,具体研究工作展开如下:首先,研究了带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problems with Time Windows,VRPTW),针对传统遗传算法在求解带时间窗的车辆路径问题上易陷入局部最优,早熟收敛等问题,提出一种基于自适应大邻域搜索的遗传算法对VRPTW进行求解,将遗传算法与自适应大邻域搜索算法混合,以提高遗传算法的局部搜索能力,同时优化了种群的初始化策略,然后利用Solomon数据库中的VRPTW经典测试案例进行实验,实验结果表明,混合遗传算法能够有效求解VRPTW,对车辆路径问题研究具有一定的参考价值。其次,研究了冷链物流配送的车辆路径问题,在VRPTW的基础上设计了客户满意度函数,建立总成本最小化和满意度最大化的双目标问题模型,该模型更加具有现实意义,能应用于物流运输等现实场景。然后针对该问题,提出一种改进的多目标遗传算法来求解,一是对初始种群的生成进行改进,使算法能够产生更优秀的初始种群。二是增加动态灾变机制,使算法能够一定程度上避免陷入局部最优解。实验结果证明改进的多目标遗传算法求解冷链物流配送的车辆路径问题是有效的,为冷链物流配送中的车辆路径规划提供了一定的借鉴和参考。
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