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

【摘要】：針對農(nóng)資配送過程中普遍存在空載以及二次配送導(dǎo)致配送成本增加問題,提出一種基于改進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)勢使得算法跳出局部極值,增強全局優(yōu)化的能力;針對兩種算法混合后造成算法運行時間長、收斂慢的缺點,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大興地區(qū)30個農(nóng)資連鎖經(jīng)銷門店的日常配送路徑優(yōu)化問題開展實驗研究,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)資配送車輛實時路徑優(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】： 國家農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心;
【基金】：國家科技支撐計劃課題(No.2013BAD15B05) 北京市科技計劃課題(No.D131100000813002)
【分類號】：F426.72;TP18

【共引文獻】

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10 趙培忻,崔玉泉,劉家壯;一種求解優(yōu)化問題的新型混合遺傳算法[J];計算機工程與應(yīng)用;2004年22期

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本文編號：2018602