一种改进的车辆调度问题的遗传算法

车辆调度问题是一个NP-难问题,不存在多项式时间算法.针对这个问题本文使用集合分划的方法把较为复杂的车辆调度问题分解为相对简单的多旅行商问题,提出求解该模型的两阶段法并且运用新的编码和解码方式;另一方面,结合遗传算法对一些测试数据进行仿真试验,并得出了理想的结果.     

基于遗传算法的配送车辆优化调度

通过对汽车运输的特点和成本的分析，针对配送企业进行物流配送的实际建立并量化各项评价指标，确立了采用遗传算法进行优化调度的数学模型．并编写了算法进行实现。试验结果表明，该算法收敛，并能很快得到较优化的性能。     

基于遗传算法的九寨沟车辆调度优化方案研究

遗传算法常常被应用于解决优化问题.介绍了九寨沟车辆调度系统利用遗传算法的思想优化景区内公交车辆调度方案,从而使车辆和人力资源得到合理和充分利用,防止资源的浪费.     

基于遗传算法的配送车辆优化调度

通过对汽车运输的特点和成本的分析，针对配送企业进行物流配送的实际建立并量化各项评价指 标，确立了采用遗传算法进行优化调度的数学模型，并编写了算法进行实现。试验结果表明，该算法收敛， 并能很快得到较优化的性能。     

基于遗传算法的超市配送中心车辆调度优化

车辆调度问题主要是车辆分配和配送线路的选择,其中配送线路的选择是配送合理化的保证,它促进经营、满足消费、降低成本,能够以最少环节、最短距离、最低费用实现最大的经济效益。因此,在综合分析考虑各种影响因素的基础上,文章采用遗传算法对线路进行优化,确定配送中心配送货物所需要的车辆数目和行走路线,从而达到线路最短、节省车辆的效果,达到节省运费的目的。     

云自适应遗传算法有能力约束的车辆调度优化

针对与车辆调度成本密切相关的运输量和车辆利用率,建立油耗费用和固定费用最小的车辆调度模型.根据车辆调度问题实时性和复杂性的要求,提出云模型理论与遗传算法相结合的云自适应遗传算法,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性改进标准遗传算法中固定设置交叉和变异概率的方式,克服了标准遗传算法搜索速度慢及易早熟的缺陷,设计基于最大保留机制的交叉和变异算子,提高了算法的收敛性和鲁棒性.最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证.     

基于改进遗传算法的公交车辆调度优化

以公交营运商和乘客费用最小为目标建立公交调度优化的数学模型,在遗传算法中引入适值模拟退火拉伸思想得到改进的遗传算法,研究了其在公交调度中应用的基本理论与方法.研究及测试结果表明,该方法能较好地克服遗传算法前期进化早熟和后期进化速度缓慢等问题.     

改进遗传算法在公交车优化调度中的应用

公交车调度是智能公共交通系统的重要一环,关系到公交公司的经济效益与社会效益.通过对公交车调度的分析,建立了以乘客等车时间最小、公交运营利润最大为优化目标的公交车优化调度模型.然后应用遗传算法对模型进行求解,改进了优化过程,既加快了进化速度又具有抗早熟的优点,得到比较合理的公交车发车时刻表.     

基于混合遗传算法的物流车辆调度优化

针对遗传算法在求解车辆调度问题时容易出现早熟现象,导致求解精度不高的问题,本文用混合算法构建了物流配送总成本最小的目标函数。首先,定义了车辆调度问题的数学模型,在此基础上提出了一种遗传算法中对交叉和变异概率的自适应调整的方法。其次,通过局部搜索算法求得初始解,采用遗传算法初始解优化,并且在配送时刻改变以后,利用TS算法搜索最优解迅速的特点改进配送方案,最终求得配送时刻不断变化下的车辆调度方案。最后通过算例分析,得到本文提出的算法与单一局部搜索算法和单一TS算法相比,在求解精度、求解时间方面都具有更大的优越性。     

基于遗传算法的泵站优化调度

采用遗传算法进行泵站优化调度计算,计算结果表明：遗传算法可以有效地在整个空间寻优,更有可能达到全局最优或准全局最优,且占用内存少,对目标函数限制少,该算法对水泵这种很难用解析式表示的非线性模型很适用。     

一种改进遗传算法在车辆路径问题中的应用

该文通过改进交叉策略建立一种求解车辆路径问题的改进遗传算法。通过编制程序对已有文献中的实例进行测试,取得了较好结果,经数据对比分析得出该遗传算法的性能好于文献报道的遗传算法,是求解车辆路径问题的一个较好的算法。     

车辆路径问题中的遗传算法设计

车辆路径问题在物流管理的研究中受到大量关注。但由于车辆路径问题是一个NP-hard问题，使用传统优化方法很难得到最优解或满意解。这里使用改进的交叉算子和遗传算子，设计了基于自然数编码的遗传算法，求解车辆路径问题，获得了良好的效果。     

一种求解车辆路径问题的双目标遗传算法

车辆路径问题是一个NP-难问题,将该问题描述成为一个多目标最优化问题,并为之提出了一种双目标遗传算法来解决该问题.在算法中设计了一种新的构造非支配集的方法,改进了杂交算子,混合了局部爬山法.实验结果表明该算法是求解车辆路径问题的一种高效的算法.     

多车场车辆路径问题及混合遗传算法

在多车场车辆路径问题中,综合考虑车辆的行驶路程和使用车辆的数量能有效降低配送成本,考虑了这两方面的因素建立了相应的数学模型,运用混合遗传算法进行了求解,并通过实例证明了模型和算法的有效性。     

基于免疫遗传算法的车辆路径优化问题

在研究免疫遗传算法基本理论的基础上,设计了一种用于求解车辆路径优化问题的免疫遗传算法,并进行了实验测试,实验结果表明算法具有良好的全局搜索能力,并且能够有效地克服遗传算法在进化过程中由于种群多样性降低而出现早熟收敛现象的缺点.     

遗传算法在有时间窗车辆路径问题上的应用

应用遗传算法(Genetic Algorithm-GA)求解有时间窗车辆路径问题,获得其近优解或最优解.使用一种直观的编码方法,提出基于优先关系的交叉算子,实验表明,这种GA能够有效地解决复杂的优化问题.     

遗传算法在有时间窗车辆路径问题上的应用

应用遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ—ＧＡ）求解有时间窗车辆路径问题,获得其近优解或最优解．使用一种直观的编码方法,提出基于优先关系的交叉算子,实验表明,这种ＧＡ能够有效地解决复杂的优化问题     

新式遗传算法在QoS路由选择中的应用

针对服务质量(QoS)路由的特点，提出了一种新式遗传算法。与基于二进制编码的通用遗传算法相比，本算法采用节点序列编码，编码、解码过程简单、直观，并在此基础上引入新的遗传交叉、变异算子。仿真实验表明，该遗传算法用于QoS路由具有全局收敛性，收敛速度较通用遗传算法有很大改观。     

二进制粒子群优化算法在车辆路径问题中的应用

车辆路径优化问题是一类实用价值很高的NP组合问题,针对传统启发式优化算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了一种新的基于二进制的粒子群优化算法,并将该算法应用于车辆路径优化问题,建立了相应的数学模型和求解算法.将该算法通过与遗传算法、混合蚁群算法和标准粒子群算法进行比较,证明了其搜索速度和寻优能力的优越性.     

适于物流配送车辆导航路径规划的遗传算法研究

本文主要针对物流配送车辆导航本身的特点,分别对遗传算法的初始种群产生方法,交叉方法,变异方法进行了改进,并实现了遗传算法中参数的自适应调整,提出相应的改进型遗传算法。实验结果表明,本文提出的自适应遗传算法能快速有效地解决物流配送中的点到点型路径规划,能满足物流配送车辆导航实时性的要求,是适于物流配送的有效算法。