本文關(guān)鍵詞：基于改進遺傳算法的物流配送車輛路徑問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：物流自出現(xiàn)以來,就表現(xiàn)出了其特有的作用。它不僅能夠很好的滿足現(xiàn)代商業(yè)發(fā)展的需求,而且能夠有力的推動社會經(jīng)濟的進步。在物流系統(tǒng)中,配送是運輸?shù)囊粋�環(huán)節(jié),更是運輸?shù)暮诵�。配送就是從物流中心把客戶所需要的貨物送至客戶手中的過程,因此,對配送路徑進行合理規(guī)劃不僅可以提高貨物配送速度,而且對配送成本以及最終效益也會產(chǎn)生很大的影響。隨著諸如淘寶、京東等電子商務的普及,客戶的數(shù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式的增長,物流企業(yè)迅速發(fā)展起來,當然這也使得配送的難度越來越大,因此,車輛運輸路徑的安排成為首要解決的重大問題。雖然車輛運輸路徑問題是一個很難解決的難題,但是鑒于它能給社會帶來可觀的經(jīng)濟效益,還是有很多的學者、專家以及各界人士對其進行研究。本論文主要是針對物流配送車輛路徑優(yōu)化問題來進行研究的,首先分析了車輛路徑問題的研究背景和車輛路徑問題的研究意義以及國內(nèi)和國外分別對物流配送VRP的研究現(xiàn)狀,通過對比指出國內(nèi)在路徑優(yōu)化方面存在的問題。然后對VRP進行分析,主要是從VRP的一般描述、分類以及基本解法這三個方面來進行分析。然后對基本遺傳算法進行分析,主要是從原理、操作步驟、優(yōu)缺點以及改進這三個方面來進行分析。最后,針對基本遺傳算法在解決CVRP問題中所存在的一些缺點提出了基于貪婪算法生成的初始化種群、啟發(fā)式交叉算子以及終止代數(shù)的判定的改進遺傳算法,并將改進的遺傳算法應用于求解CVRP問題中,并通過實例驗證該改進算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：遺傳算法 貪婪算法 車輛路徑問題 信息熵 啟發(fā)式交叉算子
【學位授予單位】：長春工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U116.2;TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-12
• 1.1 研究背景與意義7-9
• 1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文的研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)10-11
• 1.3.1 本文的研究內(nèi)容10-11
• 1.3.2 本文的組織結(jié)構(gòu)11
• 1.4 本章小結(jié)11-12
• 第二章 車輛路徑問題研究12-16
• 2.1 車輛路徑問題描述12-13
• 2.2 車輛路徑問題分類13-14
• 2.3 車輛路徑問題基本解法14-15
• 2.4 本章小結(jié)15-16
• 第三章 遺傳算法及其改進16-25
• 3.1 遺傳算法16-22
• 3.1.1 遺傳算法的基本思想16
• 3.1.2 遺傳算法的基本操作16-20
• 3.1.3 遺傳算法的優(yōu)點和缺點20-21
• 3.1.4 基本遺傳算法的操作過程21-22
• 3.2 基本遺傳算法的改進22-24
• 3.2.1 基本遺傳算法的改進23-24
• 3.2.2 混合遺傳算法24
• 3.3 本章小結(jié)24-25
• 第四章 改進遺傳算法求解CVRP問題25-44
• 4.1 CVRP的描述與數(shù)學模型25-26
• 4.1.1 CVRP問題描述25
• 4.1.2 CVRP的數(shù)學模型25-26
• 4.2 基本遺傳算法求解CVRP問題26-29
• 4.2.1 基本遺傳算法在CVRP問題中的應用26-28
• 4.2.2 基本遺傳算法求解CVRP問題的操作過程28-29
• 4.3 改進的遺傳算法在CVRP問題中的應用29-41
• 4.3.1 染色體編碼方案29-30
• 4.3.2 自適應參數(shù)調(diào)節(jié)30-31
• 4.3.3 種群初始化31-33
• 4.3.4 適應度函數(shù)的確定33
• 4.3.5 選擇算子33
• 4.3.6 交叉算子33-35
• 4.3.7 變異算子35-36
• 4.3.8 遺傳算法截止代數(shù)的判定36-38
• 4.3.9 改進后的遺傳算法38
• 4.3.10 改進的遺傳算法求解CVRP問題的具體實現(xiàn)步驟及流程38-41
• 4.4 實驗結(jié)果與分析41-43
• 4.5 本章小結(jié)43-44
• 第五章 總結(jié)與展望44-46
• 致謝46-47
• 參考文獻47-50
• 作者簡介50
• 攻讀碩士學位期間研究成果50

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊艷麗,史維祥;一種新的優(yōu)化算法—遺傳算法的設計[J];液壓氣動與密封;2001年02期

2 王毅,曹樹良;遺傳算法在并聯(lián)水泵系統(tǒng)運行優(yōu)化中的應用[J];流體機械;2003年10期

3 趙義紅,李正文,何其四;生物信息處理系統(tǒng)遺傳算法探討[J];成都理工大學學報(自然科學版);2004年05期

4 李凡,黃數(shù)林,張東風;一種改進的多倍體遺傳算法[J];華中科技大學學報(自然科學版);2005年01期

5 韋雪潔;黎明;劉高航;田貴超;;注入式的遺傳算法的分析與研究[J];南昌航空工業(yè)學院學報(自然科學版);2006年01期

6 閻綱;;遺傳算法及其仿真[J];湖南工程學院學報(自然科學版);2006年04期

7 ;遺傳算法[J];電網(wǎng)與清潔能源;2008年10期

8 吳玫;陸金桂;;遺傳算法的研究進展綜述[J];機床與液壓;2008年03期

9 李培植;肖利明;于靜濤;;基于遺傳算法的結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法[J];公路交通科技(應用技術(shù)版);2008年08期

10 于金;金樂;杜海璐;;基于改進遺傳算法的集裝箱裝載優(yōu)化問題研究[J];船海工程;2008年05期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳家照;廖海濤;張中位;羅寅生;;一種改進的遺傳算法及其在路徑規(guī)劃中的應用[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應用學術(shù)會議論文集[C];2009年

2 李國云;劉穎;薛梅;鄔志敏;;遺傳算法在高溫空冷冷凝器優(yōu)化設計中的應用[A];第五屆全國制冷空調(diào)新技術(shù)研討會論文集[C];2008年

3 王志軍;李守春;張爽;;改進的遺傳算法在反演問題中的應用[A];新世紀 新機遇 新挑戰(zhàn)——知識創(chuàng)新和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展（上冊）[C];2001年

4 任燕翔;姜立;劉連民;從滋慶;;改進遺傳算法在三維日照方案優(yōu)化中的應用[A];工程三維模型與虛擬現(xiàn)實表現(xiàn)——第二屆工程建設計算機應用創(chuàng)新論壇論文集[C];2009年

5 韓娟;;遺傳算法概述[A];第三屆河南省汽車工程科技學術(shù)研討會論文集[C];2006年

6 龐國仲;王元西;;基于遺傳算法控制步長的定性仿真方法[A];'2000系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應用學術(shù)交流會論文集[C];2000年

7 張忠華;楊淑瑩;;基于遺傳算法的聚類設計[A];全國第二屆信號處理與應用學術(shù)會議�？痆C];2008年

8 何翠紅;區(qū)益善;;遺傳算法及其在計算機編程中的應用[A];1995年中國智能自動化學術(shù)會議暨智能自動化專業(yè)委員會成立大會論文集（下冊）[C];1995年

9 靳開巖;張乃堯;;幾種實用遺傳算法及其比較[A];1996年中國智能自動化學術(shù)會議論文集（下冊）[C];1996年

10 王宏剛;曾建潮;李志宏;;攝動遺傳算法[A];1996年中國智能自動化學術(shù)會議論文集（下冊）[C];1996年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 林京;《神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法在水科學領(lǐng)域的應用》將面市[N];中國水利報;2002年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 蔡美菊;交互式遺傳算法及其在隱性目標決策問題中的應用研究[D];合肥工業(yè)大學;2015年

2 張士偉;三維聲學快速多極基本解法在機械噪聲預測中的應用研究[D];沈陽工業(yè)大學;2016年

3 高軍;無鉛焊料本構(gòu)模型及其參數(shù)識別方法研究[D];南京航空航天大學;2015年

4 Amjad Mahmood;半監(jiān)督進化集成及其在網(wǎng)絡視頻分類中的應用[D];西南交通大學;2015年

5 周輝仁;遞階遺傳算法理論及其應用研究[D];天津大學;2008年

6 郝國生;交互式遺傳算法中用戶的認知規(guī)律及其應用[D];中國礦業(yè)大學;2009年

7 侯格賢;遺傳算法及其在跟蹤系統(tǒng)中的應用研究[D];西安電子科技大學;1998年

8 馬國田;遺傳算法及其在電磁工程中的應用[D];西安電子科技大學;1998年

9 唐文艷;結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的遺傳算法研究和應用[D];大連理工大學;2002年

10 周激流;遺傳算法理論及其在水問題中應用的研究[D];四川大學;2000年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張英俐;基于遺傳算法的作曲系統(tǒng)研究[D];山東師范大學;2006年

2 鐘海萍;原對偶遺傳算法與蟻群算法的一種融合算法[D];暨南大學;2013年

3 李志添;模糊遺傳算法與資源優(yōu)化配置的預測控制[D];華南理工大學;2015年

4 王琳琳;新型雙層液壓轎運車車廂的設計研究[D];上海工程技術(shù)大學;2015年

5 李海全;基于遺傳算法的建筑體形系數(shù)及迎風面積比優(yōu)化方法研究[D];華南理工大學;2015年

6 彭騫;基于遺傳算法的山區(qū)高等級公路縱斷面智能優(yōu)化方法研究[D];昆明理工大學;2015年

7 周玉林;基于小波分析和遺傳算法的配電網(wǎng)故障檢測[D];昆明理工大學;2015年

8 郭頌;基于粗糙集和遺傳算法的數(shù)字管道生產(chǎn)管理系統(tǒng)研究[D];昆明理工大學;2015年

9 吳南;數(shù)值逼近遺傳算法的研究應用[D];華南理工大學;2015年

10 于光帥;一類優(yōu)化算法的改進研究與應用[D];渤海大學;2015年

  本文關(guān)鍵詞：基于改進遺傳算法的物流配送車輛路徑問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號：314092