遺傳算法在物流系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用研究

1、遺傳算法在物流系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用研究 遺傳算法在物流系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用研究【摘要】：物流已被認(rèn)為是繼降低原材料消耗和提高勞動(dòng)生產(chǎn)率之后的“第三利潤(rùn)源”。通過優(yōu)化物流系統(tǒng),可以降低物流成本,從而增強(qiáng)企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力。因此,研究物流系統(tǒng)中的優(yōu)化問題,具有十分重要的意義,是國內(nèi)外研究的一個(gè)熱點(diǎn)。庫存成本與配送成本是物流系統(tǒng)的核心成本,在物流總成本中占據(jù)了很大的比例。如果能降低庫存成本與配送成本,就能有效地降低物流成本。遺傳算法是一種應(yīng)用很廣泛的

2、智能優(yōu)化算法,本文對(duì)遺傳算法進(jìn)行了分析研究,針對(duì)遺傳算法的一些缺陷提出了相應(yīng)的改進(jìn)方法。在上述研究基礎(chǔ)上,本文基于遺傳算法,研究了物流系統(tǒng)中的庫存優(yōu)化問題及車輛路徑問題。本文將庫存仿真優(yōu)化問題與車輛路徑問題都看作是組合優(yōu)化問題,并應(yīng)用遺傳算法進(jìn)行求解。本文的主要研究工作及貢獻(xiàn)可歸納如下:(1)對(duì)隨機(jī)庫存系統(tǒng)建立了基于離散事件系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)仿真模型。用系統(tǒng)仿真方法求解最優(yōu)庫存策略時(shí),其難點(diǎn)之一在于仿真的優(yōu)化。為此,本文將計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)和遺傳

3、算法相結(jié)合,應(yīng)用遺傳算法來優(yōu)化模型的控制參數(shù),即獲得最優(yōu)的庫存控制策略。針對(duì)隨機(jī)系統(tǒng)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了候選解收集器,它能夠收集在仿真優(yōu)化過程中產(chǎn)生的 Pareto 解;提出了 M精英選擇算子,用于保護(hù)潛在的最優(yōu)個(gè)體,使它們?cè)诮徊?、變異算子中不被破壞。針?duì)兩種常用的庫存控制策略進(jìn)行了仿真優(yōu)化的實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文提出的仿真優(yōu)化方法是有效的。(2)旅行商問題(TSP)是車輛路徑問題的子問題。為了求解 TSP 問題,研究了常用于 TSP 問題界面美

4、觀的特點(diǎn)。VRP 仿真實(shí)驗(yàn)室在本文的研究中發(fā)揮了重要的作用,是研究車輛路徑問題的有力工具。本文對(duì)大量的基準(zhǔn)測(cè)試實(shí)例(Benchmark)進(jìn)行了仿真計(jì)算,計(jì)算結(jié)果表明,本文所提出的一系列算法能有效求解物流系統(tǒng)中的庫存優(yōu)化問題與車輛路徑問題。 【關(guān)鍵詞】：遺傳算法仿真優(yōu)化候選解收集器旅行商問題 K 近鄰點(diǎn)集車輛路徑問題雙層染色體編碼方案子路徑交換算法【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)【學(xué)位級(jí)別】：博士【學(xué)位授予年份】：2007【分類號(hào)】：TP3

5、11.52;TP18【目錄】：論文摘要 6-8Abstract8-14 第 1 章緒論 14-221.1 本文的研究背景及意義 14-171.1.1 物流系統(tǒng)及其優(yōu)化 14-151.1.2 優(yōu)化問題15-161.1.3 研究意義 16-171.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 17-181.3 本文的研究工作 18-201.3.1 本文的研究?jī)?nèi)容 18-191.3.2 研究思路與方法 191.3.3本文的主要貢獻(xiàn) 19-201.4 論文的組織 20-

6、22 第 2 章智能優(yōu)化算法概述 22-362.1 智能優(yōu)化算法 22-252.1.1 優(yōu)化算法 22-232.1.2 智能優(yōu)化算法簡(jiǎn)介 23-252.1.3 智能優(yōu)化算法的特點(diǎn) 252.2 遺傳算法 25-352.2.1遺傳算法中的概念 26-292.2.2 遺傳算法的基本思想 292.2.3 基本遺傳算法描述 29-302.2.4 應(yīng)用遺傳算法求解問題的步驟 30-322.2.5 模式定理與積木塊假設(shè) 32-342.2.6 遺傳算法