本文選題：農(nóng)資配送 + 混合遺傳��； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2016年02期

【摘要】：針對(duì)農(nóng)資配送過(guò)程中普遍存在空載以及二次配送導(dǎo)致配送成本增加問(wèn)題,提出一種基于改進(jìn)混合遺傳算法的配送優(yōu)化方法。在遺傳算法中融入模擬退火算法,結(jié)合二者優(yōu)勢(shì)使得算法跳出局部極值,增強(qiáng)全局優(yōu)化的能力;針對(duì)兩種算法混合后造成算法運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)、收斂慢的缺點(diǎn),提出一種混合交叉方式以及混合啟發(fā)式變異的方法,最大限度減少不必要的計(jì)算,提高算法的優(yōu)化效率。選取北京農(nóng)資大興配送中心針對(duì)大興地區(qū)30個(gè)農(nóng)資連鎖經(jīng)銷門(mén)店的日常配送路徑優(yōu)化問(wèn)題開(kāi)展實(shí)驗(yàn)研究,結(jié)果表明,提出的算法較傳統(tǒng)算法具有更好的收斂性,優(yōu)化結(jié)果更加逼近全局最優(yōu)解,可為農(nóng)資配送車輛實(shí)時(shí)路徑優(yōu)化決策提供一種新的方法。
[Abstract]:In order to solve the problem of increasing distribution cost caused by no-load and secondary distribution, an improved hybrid genetic algorithm based distribution optimization method is proposed. Combining the advantages of genetic algorithm with simulated annealing algorithm, the algorithm can jump out of the local extremum and enhance the ability of global optimization. A hybrid crossover method and a hybrid heuristic mutation method are proposed to minimize unnecessary computation and improve the optimization efficiency of the algorithm. The Beijing Agricultural Daxing Distribution Center is selected to carry out experimental research on the daily distribution path optimization of 30 chain distribution stores in Daxing area. The results show that the proposed algorithm is more convergent than the traditional algorithm. The optimization results are closer to the global optimal solution and can provide a new method for the real-time path optimization of agricultural distribution vehicles.
【作者單位】： 國(guó)家農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃課題(No.2013BAD15B05) 北京市科技計(jì)劃課題(No.D131100000813002)
【分類號(hào)】：F426.72;TP18

【共引文獻(xiàn)】

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10 尹文彬;許騰;侯博;蓋世昌;;基于遺傳算法的艦艇編隊(duì)火力分配問(wèn)題研究[J];兵工自動(dòng)化;2010年05期

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8 張朝暉;;工程建設(shè)場(chǎng)地布置的遺傳算法模型實(shí)用研究[A];土木建筑學(xué)術(shù)文庫(kù)(第13卷)[C];2010年

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3 許愛(ài)德;開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)在船舶電力推進(jìn)中的應(yīng)用研究[D];大連海事大學(xué);2010年

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8 孫曉梅;多源交通信息下的動(dòng)態(tài)路徑選擇模型與方法研究[D];吉林大學(xué);2011年

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5 李京京;城市給水管網(wǎng)改擴(kuò)建優(yōu)化設(shè)計(jì)模型研究[D];鄭州大學(xué);2010年

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2 秘慧杰;杜斌;羅欽揚(yáng);;改進(jìn)混合遺傳算法在鐵路貨物裝車中應(yīng)用[J];控制工程;2009年S1期

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3 任剛;多種群退火貪婪混合遺傳算法的研究與應(yīng)用[D];鄭州大學(xué);2005年

4 王辛;一類結(jié)合傳統(tǒng)優(yōu)化算法的混合遺傳算法[D];西北大學(xué);2008年

5 李小寧;關(guān)于混合遺傳算法改進(jìn)的研究[D];西北大學(xué);2008年

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本文編號(hào)：2018602