用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题
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国家自然科学基金项目(71371187);安徽新华学院质量工程项目(2015zyzhx02);学院自主项目(2016-02-ZZLX-10)。


Research on the Optimization of Physical Distribution Routing Problem with Hybrid Genetic Algorithm
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    摘要:

    为了改善物流配送路径优化问题的运算质量,提出一种将遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法。通过仿真 实例验证,证明混合遗传算法的解优于单纯使用遗传算法和模拟退火算法所得到的解,同时混合遗传算法与传统优化算法相 比收敛速度更快,分配结果更优良,具有很好的应用价值。

    Abstract:

    In order to improve the operational quality of logistics distribution routing optimization problem, a hybrid genetic algorithm combining genetic algorithm with simulated annealing algorithm is proposed. Simulation results show that the solution of hybrid genetic algorithm is better than that of genetic algorithm and simulated annealing algorithm. Compared with the traditional optimization algorithm, the hybrid genetic algorithm has the advantages of faster convergence speed, better distribution result and better application value.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

傅 勉a, b,王世贵 ,王丹丹a.用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题[J].西昌学院学报(自然科学版),2018,(2):56-57.

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  • 在线发布日期: 2018-07-15