遗传算法时间窗车辆路径问题物流配送论文

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1、基于遗传算法的汽车物流配送问题的研究【摘要】遗传算法是由美国J.Holland教授提出来的一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机优化搜索算法,是一种强有力的、应用范围十分广泛的随机搜索优化技术,广泛用于机器学习、组合优化、规划设计、自适应控制和人工生命等领域,尤其适用于处理传统的搜索方法难于解决的复杂和非线性问题,是21世纪智能计算中的关键技术之一。物流业是社会发展的重要产业,通常被人们称为“第三利润源泉”,物流配送是物流对消费者直接相连的关键的环节之一,通常理解为货物由物流节点发至收货人的过程。运输在物流业中占有极重要的位置,对物流成本的影响很大,对运输车辆的合理规划对

2、降低成本起着至关重要的作用,本文的主要内容是使用遗传算法如何解决车辆路径问题。本文首先分析了目前车辆路径问题国内外的研究现状,并提出带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)这一研究内容,之后,介绍了遗传算法相关理论,以VRPTW问题为例进行了问题表述、建立模型、算法设计并且实现此算法。最后以遗传算法为基础,提出一种改进的遗传算法,将遗传算法与传统解法进行比较,体现改进遗传算法的可行性与优越性。 更多还原【Abstract】Thegeneticalgorithm,proposedbyProfessorJ.Holland,isaclassofstochasticoptimizatio

3、nsearchalgorithmforbiologicalmechanismsinnaturalselectionandnaturalgenetic.Thegeneticalgorithmisapowerfulrandomsearchingoptimizationtechniquesandwidelyusedinmachinelearning,combinatorialoptimization,planninganddesign,adaptivecontrolandartificiallifeandotherfields,especiallyindealingwiththec

4、omplexanddifficultnonlinearproblems.So,wecansaythatthegenet... 更多还原【关键词】遗传算法;时间窗;车辆路径问题;物流配送;【Keywords】geneticalgorithm;timewindows;vehicleroutingproblem;logisticsanddisribution;【索购全文】Q联系Q:138113721Q联系Q:139938848付费即发 目录摘要3-4ABSTRACT4第一章绪论6-111.1物流配送的概念6-71.2问题提出7-91.3目前国内外研究现状91.4总结9-101.5论

5、文的研究内容与结构安排10-11第二章车辆路径问题11-172.1简单车辆路径问题11-132.2带时间窗的车辆路径问题13-17第三章遗传算法在求解物流配送问题中的应用17-353.1求解车辆路径问题的方法17-213.2遗传算法21-263.3遗传算法在VRPTW中的应用研究现状26-293.4利用遗传算法求解VRTW问题29-35第四章一种改进的遗传算法在汽车物流配送的中应用35-434.1问题描述及模型建立35-364.2改进的遗传算法的设计36-394.3实验计算与结果分析39-43结论43-44参考文献下面是余秋雨经典励志语录,欢迎阅读。不需要的朋友可以编辑删除!

6、!  关于年龄  1.一个横贯终生的品德基本上都是在青年时代形成的,可惜在那个至关重要的时代,青年人受到的正面的鼓动永远是为成功而搏斗,而一般所谓的成功总是带有排他性、自私性的印记。结果,脸颊上还没有皱纹的他们,却在品德上挖下了一个个看不见的黑洞。  2.我不赞成太多地歌颂青年,而坚持认为那是一个充满陷阱的年代。陷阱一生都会遇到,但青年时代的陷阱最多、最大、最险。  3.历史上也有一些深刻的哲人,以歌颂青年来弘扬社会的生命力。但这里显然横亘着一种二律背反:越是坚固的对象越需要鼓动青年去对付,但他们恰恰因为年轻,无法与真正的坚持相斡旋。  4.青年时代的正常状态是什么,我想一切

7、还是从真诚的谦虚开始。青年人应该懂得,在我们出生之前,这个世界已经精精彩彩、复复杂杂地存在过无数年,我们什么也不懂,能够站正脚下的一角建设一点什么,已是万幸。  5.中年是对青年的延伸,又是对青年的告别。这种告别不仅仅是一系列观念的变异,而是一个终于自立的成熟者对于能够随心所欲处置各种问题的自信。  6.中年人的当家体验是最后一次精神断奶。你突然感觉到终于摆脱了父母、兄长、老师的某种依赖,而这种依赖在青年时代总是依稀犹在的;对于领导和组织,似乎更贴近了,却又显示出自己的独立存在,你成了社会结构网络中不可

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