基于遗传算法的车辆路径规划在农村物流中的应用

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1、分类号：TP311.5密级：公开专业学位研究生学位论文基于遗传算法的车辆路径规划在论文题目（中文）农村物流中的应用Geneticalgorithmforvehiclepath论文题目（外文）planningbasedonTheapplicationofrurallogistics研究生姓名李永定学位类别工程硕士软件工程专业学位领域学位级别硕士校内导师姓名、职称申永军教授论文工作起止年月2015年3月至2016年5月论文提交日期2016年4月论文答辩日期2016年5月学位授予日期校址：甘肃省兰州市原创

2、性声明本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。学位论文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意

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4、着社会主义新农村建设的持续推进和深入发展，农民对生产资料和消费商品需求与日俱增，农村社会经济的发展带来农业产出种类丰富多样，以及4G移动网络快速发展，为农村电子商务奠定了很好的基础，但是物流运输成了发展农村电子商务平台最大的制约因素。为了适应我国农村电子商务平台快速发展对农村物流服务提出的迫切需求，结合我国农村地域特点和电子商务发展实际情况，建立抽象的数学模型，以物流取送货成本消耗最小化为模型求解最终目标，展开物流车辆路径优化相关研究。经过对比几种人工智能算法特点，最终以传统遗传算法为基础，对种初始

5、算子和进化选择算子加以改进，采用补充完善后的SolomonR101算例数据进行模拟计算，将改进版算法和基本统算法进行了仿真实验，并将计算结果进行对比分析。实验结果表明，使用改进后的初始算子，种群的初始基因更优秀，遗传进化起点高，避开了前期漫长的随机搜索；改进后的选择算子将随机数生成数量从M增加到M2，大大增强了概率选择特性，又兼顾了自然随机选择特点，将优秀个体很好的进行了保留。改进后的遗传算法，求解收敛速度快，最优解的目标值更小，具有很好的应用前景和实用价值。关键词：农村物流，电子商务，路径规划，遗

6、传算法，IApplicationofgeneticalgorithminvehicleroutingplanninginrurallogisticsAbstractWiththecontinuedadvanceofthesocialistnewruralconstructionandthedevelopment,growingfarmersforproductionandconsumptiondemandforcommodities,therapiddevelopmentofagricultural

7、productsoutputofvariouskinds,and4Gmobilenetworks,forruralelectroniccommercelaidthegoodfoundation,butthematerialflowtransportationintothefactorsrestrictingthedevelopmentofrurale-commerceplatform.Inordertomeettheurgentneedsofrurallogisticsserviceandputfo

8、rwardtherapiddevelopmentofChina'srurale-commerceplatform,combinedwithourcountryruralregionalcharacteristicsande-commercedevelopmentactualsituation,establishmentofabstractmathematicalmodel,totakethelogisticsdeliverycostconsumptionisminim