基于遗传算法的应急物流车辆路径问题研究

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1、论文题目：基于遗传算法的应急物流车辆路径问题研究专业：管理科学与工程硕士生：刘帆签名：指导老师：李红霞签名：摘要近年来自然灾害频发，应急物流车辆路径问题作为灾后应急救援中的重要环节越来越受到重视。目前应急物流车辆路径问题的研究集中在以最快响应时间、最小成本等方面的优化目标，缺乏以运输计划的总效率为优化目标的研究。在求解方法当中，遗传算法作为求解车辆路径问题的主要方法，往往出现过早收敛、计算时间过长、算法性能受遗传算子影响较大等现象，算法的性能亟待提高。本研究的主要目的是建立应急物流车辆路径问题的模型并运用遗传算法求解此模型。本研究的主要内

2、容包括：(1)归纳了应急物流车辆路径问题所需考虑的主要因素，构建了应急物流车辆路径问题的优化系统，并在此基础上建立了应急物流车辆路径问题的数学模型；(2)设计了求解应急物流车辆路径问题数学模型的自适应遗传算法，其中包括染色体的编码译码设计、选择算子的设计以及自适应交叉、变异算子的设计；(3)在Matlab7.1软件中，对应急物流车辆路径问题的模型进行算例分析，验证算法有效性并对比分析算法性能。通过本研究中的算例分析发现：(1)本文所构建的应急物流车辆路径问题的数学模型能够通过所设计的自适应遗传算法求得最优解，验证了模型与算法的有效性；(2

3、)本文所设计的自适应遗传算法在求解过程中，并未发生“早熟”现象；(3)通过实验数据对比分析，自适应遗传算法的优化结果在最优解质量上高于标准遗传算法，在求解时间上少于标准遗传算法，证明自适应遗传算法的性能优于标准遗传算法。本文应急物流车辆路径问题的模型提出将有利于实现应急物流过程中救援物资、人力、车辆等各种资源优化合理配置。同时，本文所设计的自适应遗传算法能够迅速、有效地求得应急物流车辆路径问题的最优解，及时做出最优决策，保证灾区群众的生命财产安全。关键词：应急物流；车辆路径问题；遗传算法；自适应算子；研究类型：应用研究Subject：Re

4、searchonVehicleRoutingProblemofEmergencyLogisticsBasedonGeneticAlgorithmSpecialty：ManagementScienceandEngineeringName：LiuFanSignature:Instructor：LiHongxiaSignature:ABSTRACTNaturedisasterhappenedmorefrequentlyinrecentyears,causingmassivedamagetotheeconomicandpeople'slife.H

5、enceVRP(VehicleRoutingProblem)ofEmergencyLogisticwhichisthevitallinkofpost-disasteremergencyrescuehasbeenpaidmoreattention.Forthemoment,theresearchonVRPofEmergencyLogistichasbeenfocusedonoptimizationgoalasminimumrescuetimeorrescuecost,theoptimizationgoalbasedontheoveralle

6、fficiencyhasnotbeendiscussedyet.AsoneofthemajoralgorithmtosolvetheVRP,GA(GeneticAlgorithm)hasitsownlimits,suchaspremature,overtimeoncalculating,algorithmperformancehighlyaffectedbygeneticoperator.Thequalityofthealgorithmdesignisexpectedtobeimproved.Theprimarygoalofthisres

7、earchwastobuiltmathematicsmodelforVRPofEmergencyLogistics,andtoapplyGAtosolvethemodel.Themainresearchcontentsasfollowed:(1)summarizedthemajorfactorsneedtobeconsideredinVRPofEmergencyLogistics,builtoptimizationsystemofVRPofEmergencyLogistics,andthenbuiltthemathematicsmodel

8、forVRPofEmergencyLogistics;(2)designedtheadaptionGAsolvingthemathematicsmodelforVRPofEmergencyLo