有時間窗的車輛路徑問題(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)因為其有重要的現(xiàn)實意義而備受關(guān)注。其時間窗即為客戶接受服務(wù)的時間范圍,該問題是運籌學(xué)和組合優(yōu)化領(lǐng)域中的著名NP問題,是解決物流配送效率的關(guān)鍵,傳統(tǒng)尋優(yōu)方法效率低、耗時長,找不到滿意解,往往導(dǎo)致物流成本過高。為了提高尋優(yōu)效率,降低物流運送成本,對基本遺傳算法改進(jìn)求解VRPTW問題。首先建立數(shù)學(xué)模型,然后基于大規(guī)模鄰域搜索算法(LNS)生成遺傳算法初始解,最后利用混合遺傳算法在初始種群中找到最優(yōu)解。計算結(jié)果表明,改進(jìn)遺傳算法可以更好求解車輛路徑問題,有效降低物流成本。

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圖1-1RC101算例下三種算法成本迭代曲線變化圖

RC101算例下，三種算法求解物流總成本對比情況：RC201算例下，三種算法求解物流總成本對比情況：

圖1-2RC201算例下三種算法成本迭代曲線變化圖

RC201算例下，三種算法求解物流總成本對比情況：通過RC101三種算法成本尋優(yōu)比較變化趨勢圖可以看出，LNS1和LNS2相較于混合遺傳算法，都容易過早陷入局部最優(yōu)值。雖然LNS1和LNS2最后幾乎收斂到相同的總成本，但是LNS2比LNS1的收斂速度更快。這種變化趨勢主要是因為L....

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