VC++用遗传算法解决车辆优化调度问题设计与实现

摘 要近年来，物流作为“第三方利润的源泉”受到国内各行业的极大重视并得到了较大的发展。在高度发展的商业社会中，传统的VSP算法已无法满足顾客需求对物流配送提出的要求，于是时间窗的概念应运而生。带有时间窗的车辆优化调度问题是比VSP复杂程度更高的NP难题。本文在研究物流配送车辆优化调度问题的基础上，对有时间窗的车辆优化调度问题进行了分析。并对所采用的遗传算法的基本理论做了论述。对于有时间窗的非满载VSP问题，将货运量约束和软时间窗约束转化为目标约束，建立了非满载VSP模型，设计了基于自然数编码，使用最大保留交叉、改进的反转变异等技术的遗传算法。经实验分析，取得了较好的结果。由于此问题为小组成员共同研究，本文重点论述了本人完成的关于适应度函数和变异操作的部分。关键词：物流配送 车辆优化调度 遗传算法 时间窗引 言随着市场经济的发展，大量经营规模较大的制造企业和商业企业纷纷建立起配送中心向商品流通效率化发起挑战，与此同时，相当部分的大型运输、仓储和航运企业开始转向第三方物流经营。此外，我国具有强大物流配送资源优势的邮政业更是在递送包裹的基础上为企业、商家和电子商务网站积极开展配送业务。物流配送开始在我国迅速兴起发展起来，对物流配送的研究引起了国内物流专家学者的广泛关注。 目前国内采用遗传算法解决物流配送的车辆优化调度问题的研究还处在起步阶段。本文针对客户提出时间约束这一配送需求，对有时间窗的物流配送车辆优化调度问题（VSPTW）进行数学分析，研究探索性能更强的解决VSPTW的遗传算法。 本文第1章研究目前物流配送车辆优化调度问题的研究动态和水平；第2章进一步研究有时间窗的物流配送车辆优化调度问题；第3章阐述和研究所采用遗传算法的基本理论；第4章详细论述如何采用遗传算法解决有时间窗的物流配送车辆优化调度问题并通过实验数据分析所采用改进的遗传算法的性能。第1章概 述1.1研究背景随着社会主义市场经济的发展，在经济大循环中提高经济运作效率的物流对经济活动的影响日益明显，越来越引起人们的重视。据中国物流信息中心统计测算，2004年，全国社会物流总额达38.4万亿元，同比增长29.9%(按现价计算)，增幅比上年同期提高2.9个百分点。虽然我国物流发展持续加速，但与国民经济发展的要求还相差甚远，这就要求我们对物流产业的各个环节进行研究。第4章遗传算法求解有时间窗非满载VSP由于现在各任务需求点，如零售商店、连锁店等都尽可能的销售畅销商品，库存数量最好不要太多，且不能缺货，因此现在的物流配送一般是小范围、近距离、多品种、小批量、多批次、为多用户服务的经济活动，这时每个任务点的货物量小于车辆容量，用一辆车执行单一任务，属于非满载运行情况，在一辆车上同时装载有不同任务点的货物，所以物流配送车辆优化调度大部分是非满载车辆优化调度问题。时间窗约束下的物流配送运输在实际中是存在的，如某些特定的用户在断货时提出的紧急配送到货的时间要求、为饭店配送鲜活水产品、为有固定时刻表的火车、飞机等转运点送货以及超市配送用户要求送货不能太早于开门营业时间、也不能太晚于销售缺货时间等。有时间窗约束的车辆优化调度问题归结为车辆优化调度问题中的单车场、单车型、非满载、多约束（含时间窗约束）、多目标、车辆封闭的对点服务问题。该问题属于组合优化领域的NP难题［１１］，本小组尝试使用遗传算法求得该类问题的最优解或近似最优解。根据小组成员的分工，本文就适应度函数的选定和变异算子进行主要阐述。4.1问题描述一般车辆优化调度问题可描述为：一个物流配送中心使用载重量相同的多辆汽车完成多个货物需求点的配送任务。每个需求点(供货点)的需求量(供货量)已知，且都小于配送车辆的载重量；配送中心和各需求点中任意两点间的运距已知或可以推算出来；一个需求点的任务只能由一辆车一次运送完成；每个配送车辆从配送中心出发，完成运送任务后返回配送中心。求满足货运需求和车辆载重量的费用最小的车辆行使线路。在日常生活中和生产实际中，许多类似的问题都可以归结为这类问题。如一个中心货场需向几个顾客有运送货物，每个顾客对货物有一定的要求，运送货物的车辆在货场装满货后发出，把货送到各顾客处，完成任务后，返回货场，如何确定满足用户需求的费用最小的车辆行使路线，即送货车辆优化调度。又如，若干厂家生产一些产品，需要运到配送中心，车辆从配送中心出发，到各厂家去装货，装满货后返回配送中心，在满足厂家发货要求的情况下，按什么线路行驶，可使总费用最小，即集货车辆优化调度。有时间窗的VSP则是在一般车辆优化调度问题的基础上要求每项任务i在时间范围内完成，并可根据时间约束的严格与否，分为软时间窗和硬时间窗的VSP。由于有时间窗的VSP是典型的NP难题，会随着节点的增加出现组合爆炸的现象

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