电子设计工程
電子設計工程
전자설계공정
ELECTRONIC DESIGN ENGINEERING
2015年
9期
1-4
,共4页
聚类%中心选址%NP-hard问题%混合遗传算法
聚類%中心選阯%NP-hard問題%混閤遺傳算法
취류%중심선지%NP-hard문제%혼합유전산법
clustering algorithm%center location%NP-hard problem%hybrid genetic algorithm
在配送系统中，配送中心选址问题与在此基础上的车辆路径问题相互影响，属于NP-hard难题，为有效解决定位-车辆路径问题（LRP），文中提出的两阶段算法设计结合了聚类算法和混合遗传是算法，针对实际情况在遗传算法中加入爬山算法，同时采用改进的自适应交叉、变异算法，确保种群的最优个体参与进化，提高了遗传算法的局部搜索能力。仿真实验表明，所改进的混合遗传算法有较好高的全局寻优能力，且其收敛速度快，是解决配送路径优化问题的有效方法。
在配送繫統中，配送中心選阯問題與在此基礎上的車輛路徑問題相互影響，屬于NP-hard難題，為有效解決定位-車輛路徑問題（LRP），文中提齣的兩階段算法設計結閤瞭聚類算法和混閤遺傳是算法，針對實際情況在遺傳算法中加入爬山算法，同時採用改進的自適應交扠、變異算法，確保種群的最優箇體參與進化，提高瞭遺傳算法的跼部搜索能力。倣真實驗錶明，所改進的混閤遺傳算法有較好高的全跼尋優能力，且其收斂速度快，是解決配送路徑優化問題的有效方法。
재배송계통중，배송중심선지문제여재차기출상적차량로경문제상호영향，속우NP-hard난제，위유효해결정위-차량로경문제（LRP），문중제출적량계단산법설계결합료취류산법화혼합유전시산법，침대실제정황재유전산법중가입파산산법，동시채용개진적자괄응교차、변이산법，학보충군적최우개체삼여진화，제고료유전산법적국부수색능력。방진실험표명，소개진적혼합유전산법유교호고적전국심우능력，차기수렴속도쾌，시해결배송로경우화문제적유효방법。
In many distribution systems,the location of the distribution centers and the routing of the vehicles from these centers are interdependent, it belongs to the NP-hard problems. In order to solve the location-vehicle routing problem(LRP), a two-phase hybrid algorithm based on clustering and hybrid genetic algorithm, according to actual conditions, adding the hill climbing algorithm in the genetic algorithm and usingimproved adaptive crossover and mutation operations to ensure the best individuals of population to participate the evolution.to improve local search capability of genetic algorithm. Simulation experiments show that improved genetic algorithm has a better global optimization capability, and fast convergence, it is an effective method of solving vehicle routing problem.
