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基于遗传算法的3L-CVRP优化问题研究

崔会芬,  许佳瑜,  杨京帅,  胡大伟,  朱鸿国

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2018 >  36(5): 124-131
崔会芬, 许佳瑜, 杨京帅, 胡大伟, 朱鸿国. 基于遗传算法的3L-CVRP优化问题研究[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(5): 124-131. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.016
引用本文: 崔会芬, 许佳瑜, 杨京帅, 胡大伟, 朱鸿国. 基于遗传算法的3L-CVRP优化问题研究[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(5): 124-131. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.016
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CUI Huifen, XU Jiayu, YANG Jingshuai, HU Dawei, ZHU Hongguo. An Optimization of 3L-CVRP Based on a Genetic Algorithm[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(5): 124-131. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.016
Citation: CUI Huifen, XU Jiayu, YANG Jingshuai, HU Dawei, ZHU Hongguo. An Optimization of 3L-CVRP Based on a Genetic Algorithm[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(5): 124-131. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.016
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基于遗传算法的3L-CVRP优化问题研究

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.016

  • 长安大学汽车学院 西安710064;广东省道路运输事务中心 广州510101

  • 长安大学汽车学院 西安710064

  • 长安大学汽车学院 西安710064

  • 长安大学汽车学院 西安710064

  • 广东省道路运输事务中心 广州510101

基金项目: 

国家自然科学基金项目

中央高校基本科研业务费项目

详细信息

  • 中图分类号: U468.8

An Optimization of 3L-CVRP Based on a Genetic Algorithm

    摘要
  • 摘要: 为提高物流配送效率,降低配送成本,探讨了三维装箱约束下的车辆路径优化问题.在装箱问题与车辆路径优化问题研究现状的基础上,将三维装箱与车辆路径优化进行整合,考虑客户需求、货物装载顺序、车辆尺寸、车辆重心等约束,建立以路径最短、车辆装载容积利用率和载重率最大的多目标组合优化模型,引入权重系数体现决策者偏好并归一化目标函数.设计适用的染色体编码规则,确定遗传操作中选择、交叉、变异方法,选取目标函数为适应度函数,引入最优个体保存策略防止算法的过早收敛,提高算法的准确性,通过Matlab编程实现该优化模型的求解.案例数值试验表明,该模型与算法能够实现装箱与车辆路径的组合优化,算法运行时间为17s左右,相较于引导式局部搜索遗传算法减少了5 s,车辆总行驶里程缩短了7 km.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2018-10-28

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