基于協(xié)同演化算法的物流配送車輛路徑問題求解

摘要：針對物流配送車輛調(diào)度模型求解難的問題，以差異演化算法為基礎(chǔ)，提供一種競爭型的協(xié)同演化算法來求解物流配送車輛路徑模型，最后通過實(shí)例檢驗?zāi)Ｐ秃退惴ǖ挠行裕抡娼Y(jié)果表明協(xié)同差異演化算法求解物流配送車輛路徑模型具有一定的優(yōu)越性。

關(guān)鍵詞：物流；模型；協(xié)同演化；測試

中圖分類號：F760.3文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1002-3100(2008)04-0095-03

Abstract: A new method called cooperative differential evolution algorithm is adopted for the optimization problem of logistics delivery routing scheduling problem. Lastly， the algorithm is tested through cases and the simulated result shows the superiority of cooperative differential evolution algorithm for solving logistics delivery routing scheduling problem.

Key words: logistics; model; cooperative evolution; testing

目前，許多學(xué)者提出了很多求解物流配送車輛調(diào)度問題的算法，如啟發(fā)式算法、禁忌搜索、遺傳算法以及粒子群算法等，這些方法對某一類問題求解相當(dāng)有效，但在求解另一類問題時，求解的結(jié)果卻不太理想。本文嘗試引入一種求解物流配送車輛調(diào)度問題的通用算法即協(xié)同演化算法。

1物流配送車輛調(diào)度模型

物流配送車輛調(diào)度問題根據(jù)約束條件的差異可構(gòu)造不同的數(shù)學(xué)模型[1]，本文在文獻(xiàn)[2]和[3]基礎(chǔ)上提供一種無時限單向物流配送車輛路徑問題的數(shù)學(xué)模型。

3實(shí)例分析

某物流配送中心向所轄區(qū)域的12個超市配送啤酒，為便于比較，這里引用文獻(xiàn)[8]數(shù)據(jù)，具體見表1，其中送貨車輛容量為600箱，行駛速度為60km/小時。

4結(jié)論

最后的實(shí)驗結(jié)果表明，協(xié)同差異演化算法在求解物流配送車輛調(diào)度問題時，不僅可以取得比其他算法更優(yōu)的結(jié)果，而且協(xié)同差異演化算法求解效率高、收斂速度快、易編程計算，值得在物流領(lǐng)域推廣應(yīng)用。

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注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文。