吴如意毕业论文

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1、遗传算法在物流配送车辆调度中的应用作者吴如意指导教师周本达摘要：配送是将物资送达用户的重要物流环节。在物流活动的各项成本中，配送成本占了相当高的比例。配送车辆调度的合理与否対配送速度、成本、效益影响很大，特别是多用户配送车辆调度的确定更为复杂。采用科学、合理的方法来进行配送车辆调度，是物流配送中非常重耍的一项活动。因此，车辆调度问题成为众多学者竟和研究的热点领域。论文开始部分简要介绍了物流相关领域的发展状况，然后介绍了遗传算法的思想、特点及其基木理论和非满载车辆优化调度问题的模型及常用的优化算法。最片设计了结合扫描启发式算法（sw

2、eep算法）和最短路径算法Floyd算法的遗传算法用来解决非满载车辆优化调度问题，取得了很好的效果。主题词：物流配送遗传算法车辆调度问题ApplicationofGeneticAlgorithminVehicleRouteProblemAbstract:Distributionisanoperationlinkingwithconsumerdirectly,andtakesaccountforconsiderableproportioninvariablecostsinlogistics.Theplanningofvehicler

3、outingindistributionwilltakegreateffectontheefficiency,costandbenefit,especiallyindistributingformulticonsumers.So,vehicleroutingproblemhadbecomefocusofmanyscholarstostudy・Atthebeginning,thehistoryanddevelopmentoflogisticsisintroduced.Following,thethought,characterand

4、basictheoryofgeneticalgorithmisexplained.Meanwhilethemathematicsmodelofunfully-loadedvehicleoptimumdistributionisinterpreted.CombinedwithSweepalgorithmandFloydalgorithm,ageneticalgorithmisappliedinvehicleoptimumdistribution.andthenewalgorithmiseffectivebytests.Keyword

5、s:DistributionGeneticAlgorithmVehicleRoutingProblem（VRP）1绪言1.1物流业在国民经济中的重要地位山物流活动是人类最基本的社会经济活动之一，物流业是兴起较晚但发展相当快的一个产业，对世界各国特别是发达国家的国民经济增长发挥着重要的支持和带动作用。据统计，目前美国物流产业规模为9000亿美元，儿乎是高科技产业的两倍，占美国国内生产总值的10%以上，法国1996年物流产值高达15840亿法郎，德国物流产值高达1580亿马克，FI本1995年物流产值高达314690亿H元。我国国民生

6、产总值的30%以上包含在物流系统（包括仓储业、交通运输业、邮电通信业及相关产业）内，1997年我国物流业产值（包括交通运输业、仓储业、邮电通信业产值）达到4526亿元。我国经济规模大，有着巨大的市场潜力。到21世纪，我国将向枇界提供将近7000亿美元的市场，因此，大力发展我国的物流业，将对我国及世界经济产生重要的影响。1.2遗传算法的研究背景随着人工智能技术的引入和不断发展，遗传算法、模拟退火算法、免疫算法等新的方法以及人工神经网络和专家系统等新技术，为解决人规模优化问题提供了新的辅助手段。特别是遗传算法，在求解全局最优解问题上的

7、性能突出。遗传算法是以口然选择和遗传理论为基础，将牛物进化过程中适者牛存规则与群体内部染色休的随机信息交换机制相结合的搜索算法。它在搜索之前，先将变量以某种形式进行编码(编码后的变量称为染色体)，不同的染色体构成i个群体。对于群体屮的染色体，将以某种方法评估出其适应值。新一代群体的产生是按下面两个步骤完成的•首先，根据染色体的适应值选择被保留的染色体以及相应的复制次数;其次，对被选择的染色体进行重组、变异，产生新的染色体。遗传算法是模拟自然界生物进化过程与机制求解问题的一类自组织与口适应的人工智能技术，已广泛应用于计算机科学、人工

8、智能、信息技术及工程实践。1.3本论文主要完成的工作论文开始部分简要介绍了物流相关领域的发展状况，然后介绍了遗传算法的思想、特点及其基木理论和非满载车辆优化调度问题的模型及常用的优化算法。最后设计了结合扫描启发式算法(sweep算法)和最短路径算法