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计算机技术专业优秀论文 遗传算法在非满载车辆调度中的应用研究 关键词：物流配送 车辆调度 遗传算法 时间窗 摘要：物流配送是物流活动中直接与消费者相连的环节。在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的比例。配送车辆调度的合理与否对配送速度、成本、效益影响很大，特别是多用户配送车辆调度的确定更为复杂。采用科学、合理的方法来进行配送车辆调度，是物流配送中非常重要的一项活动。因此，车辆调度问题(Vehicle Routing andScheduling Problem，简记VRP)成为众多学者研究的热门话题。在高度发展的商业社会中，特别是随着Internet的普及和电子商务的发展，消费者对时间的要求越来越严格，以往的到货“日”已转换成到货“时”。首先分析了物流配送中的车辆调度问题，并将该问题按照复杂程度的不同进行了分级。然后，根据约束条件和优化目标，提出了该问题的一般数学模型。VRP是一个典型的NP难题，高效的精确算法存在的可能性不大，启发式算法虽能快速求解大型问题，但对解的质量没有保证。近些年来，人们在用遗传算法解决现实中的各种组合优化问题上进行了探索。论文主要对有时间窗的非满载VRP进行了研究。对于有时间窗的非满载VRP问题，将货运量约束和时间窗约束转化为目标约束，建立了VRP模型，使用最大保留交叉、交叉率和变异率的自适应调整等技术，设计了给予自然数编码的可同时处理软、硬时间窗约束的遗传算法，实验分析取得了较好的结果。本论文丰富了遗传算法在组合优化中的应用，为继续深入研究VRP，JOB-SHOP和物流配送车辆调度优化的计算机实现等打下基础。 正文内容 物流配送是物流活动中直接与消费者相连的环节。在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的比例。配送车辆调度的合理与否对配送速度、成本、效益影响很大，特别是多用户配送车辆调度的确定更为复杂。采用科学、合理的方法来进行配送车辆调度，是物流配送中非常重要的一项活动。因此，车辆调度问题(Vehicle Routing andScheduling Problem，简记VRP)成为众多学者研究的热门话题。在高度发展的商业社会中，特别是随着Internet的普及和电子商务的发展，消费者对时间的要求越来越严格，以往的到货“日”已转换成到货“时”。首先分析了物流配送中的车辆调度问题，并将该问题按照复杂程度的不同进行了分级。然后，根据约束条件和优化目标，提出了该问题的一般数学模型。VRP是一个典型的NP难题，高效的精确算法存在的可能性不大，启发式算法虽能快速求解大型问题，但对解的质量没有保证。近些年来，人们在用遗传算法解决现实中的各种组合优化问题上进行了探索。论文主要对有时间窗的非满载VRP进行了研究。对于有时间窗的非满载VRP问题，将货运量约束和时间窗约束转化为目标约束，建立了VRP模型，使用最大保留交叉、交叉率和变异率的自适应调整等技术，设计了给予自然数编码的可同时处理软、硬时间窗约束的遗传算法，实验分析取得了较好的结果。本论文丰富了遗传算法在组合优化中的应用，为继续深入研究VRP，JOB-SHOP和物流配送车辆调度优化的计算机实现等打下基础。 物流配送是物流活动中直接与消费者相连的环节。在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的比例。配送车辆调度的合理与否对配送速度、成本、效益影响很大，特别是多用户配送车辆调度的确定更为复杂。采用科学、合理的方法来进行配送车辆调度，是物流配送中非常重要的一项活动。因此，车辆调度问题(Vehicle Routing andScheduling Problem，简记VRP)成为众多学者研究的热门话题。在高度发展的商业社会中，特别是随着Internet的普及和电子商务的发展，消费者对时间的要求越来越严格，以往的到货“日”已转换成到货“时”。首先分析了物流配送中的车辆调度问题，并将该问题按照复杂程度的不同进行了分级。然后，根据约束条件和优化目标，提出了该问题的一般数学模型。VRP是一个典型的NP难题，高效的精确算法存在的可能性不大，启发式算法虽能快速求解大型问题，但对解的质量没有保证。近些年来，人们在用遗传算法解决现实中的各种组合优化问题上进行了探索。论文主要对有时间窗的非满载VRP进行了研究。对于有时间窗的非满载VRP问题，将货运量约束和时间窗约束转化为目标约束，建立了VRP模型，使用最大保留交叉、交叉率和变异率的自适应调整等技术，设计了给予自然数编码的可同时处理软、硬时间窗约束的遗传算法，实验分析取得了较好的结果。本论文丰富了遗传算法在组合优化中的应用，为继续深入研究VRP，JOB-SHOP和物流配送车辆调度优化的计算机实现等打下基础。 物流配送是物流活动中直接与消费者相连的环节。在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的比例。配送车辆调度的合理与否对配送速度、成