自適應(yīng)遺傳算法在越庫(kù)車輛調(diào)度問(wèn)題中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，對(duì)社會(huì)物流需求量顯著增加，推動(dòng)物流產(chǎn)業(yè)保持持續(xù)、穩(wěn)定、快速發(fā)展。在物流實(shí)際運(yùn)作過(guò)程中，越庫(kù)車輛調(diào)度一直以來(lái)都是影響企業(yè)的運(yùn)輸效率和物流成本的關(guān)鍵因素。越庫(kù)是指從入庫(kù)貨車到達(dá)配送中心、停靠卸載倉(cāng)門進(jìn)行卸貨開始，貨物進(jìn)行分配和處理，再到裝載倉(cāng)門進(jìn)行裝載的整個(gè)過(guò)程的一種組織方式，貨物不會(huì)在配送中心存儲(chǔ)而是直接分配的方式進(jìn)行。這種組織方式的實(shí)施，能夠從成本、時(shí)間、環(huán)節(jié)等方面降低和減少，從而大大提升了物流的效益。越庫(kù)車輛調(diào)

2、度問(wèn)題可描述為在一定約束條件下，如何合理分配車輛與倉(cāng)門，使得整個(gè)運(yùn)作在成本或時(shí)間上達(dá)到最優(yōu)化的問(wèn)題。它是一個(gè)典型的NP難(NP-Hard)問(wèn)題，也是最難求解的經(jīng)典組合優(yōu)化問(wèn)題之一。
　　在過(guò)去的幾十年里，研究者們都在不斷尋找和嘗試新的調(diào)度算法，使其提高操作效率、降低操作成本和時(shí)間、增加企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。遺傳算法作為仿生學(xué)方法中最重要的算法之一，也是應(yīng)用最廣泛的進(jìn)化計(jì)算方法之一。遺傳算法在解決各種非線性優(yōu)化問(wèn)題中表現(xiàn)出的自適應(yīng)性，全局最

3、優(yōu)性以及隱含的并行性等特點(diǎn)讓其在調(diào)度的優(yōu)化研究方面有著不可替代的優(yōu)勢(shì)。本文針對(duì)多倉(cāng)門越庫(kù)車輛調(diào)度問(wèn)題特點(diǎn)，以遺傳算法為基礎(chǔ)，提出了一種改進(jìn)的、更加適用于求解多倉(cāng)門越庫(kù)車輛調(diào)度問(wèn)題的新算法。由于簡(jiǎn)單遺傳算法在應(yīng)用中常出現(xiàn)收斂過(guò)慢、穩(wěn)定性差以及早熟現(xiàn)象等問(wèn)題，而現(xiàn)有的一些改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法在求解過(guò)程中容易產(chǎn)生局部最優(yōu)解等缺陷。本文從整個(gè)遺傳算法流程出發(fā)，針對(duì)遺傳算法前期容易陷入局部最優(yōu)，中后期進(jìn)化緩慢等缺陷，從種群多樣性，個(gè)體最優(yōu)保存策略