基于遗传算法的3L-CVRP优化问题研究

摘要：

为提高物流配送效率,降低配送成本,探讨了三维装箱约束下的车辆路径优化问题.在装箱问题与车辆路径优化问题研究现状的基础上,将三维装箱与车辆路径优化进行整合,考虑客户需求、货物装载顺序、车辆尺寸、车辆重心等约束,建立以路径最短、车辆装载容积利用率和载重率最大的多目标组合优化模型,引入权重系数体现决策者偏好并归一化目标函数.设计适用的染色体编码规则,确定遗传操作中选择、交叉、变异方法,选取目标函数为适应度函数,引入最优个体保存策略防止算法的过早收敛,提高算法的准确性,通过Matlab编程实现该优化模型的求解.案例数值试验表明,该模型与算法能够实现装箱与车辆路径的组合优化,算法运行时间为17s左右,相较于引导式局部搜索遗传算法减少了5 s,车辆总行驶里程缩短了7 km.

关键词：物流、三维装箱、车辆路径优化、遗传算法、最优个体保存策略

所属期刊栏目：36

分类号：U468.8(汽车工程)

资助基金：国家自然科学基金项目51108040;中央高校基本科研业务费项目300102228205

在线出版日期：2019-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：124-131