基于改进遗传算法求解带时间窗车辆路径规划问题

作者：张露

来源：中国物流与采购, 2020, (14): 66-69.

DOI：10.16079/j.cnki.issn1671-6663.2020.14.029

• 车辆路径问题
• 遗传算法
• 物流
• 邻域搜索

有时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)因为其有重要的现实意义而备受关注。其时间窗即为客户接受服务的时间范围,该问题是运筹学和组合优化领域中的著名NP问题,是解决物流配送效率的关键,传统寻优方法效率低、耗时长,找不到满意解,往往导致物流成本过高。为了提高寻优效率,降低物流运送成本,对基本遗传算法改进求解VRPTW问题。首先建立数学模型,然后基于大规模邻域搜索算法(LNS)生成遗传算法初始解,最后利用混合遗传算法在初始种群中找到最优解。计算结果表明,改进遗传算法可以更好求解车辆路径问题,有效降低物流成本。

• 单位
  深圳市普天宜通技术股份有限公司