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条线路)→起点(另一条线路)的顺序。第二列表示考察的两点的位置,若不满足位置条
件,显然不能连接,不再考察其它各项,在第四列划×,转其他点对。第三列表示连接后
线路的总货运量,若大于车辆容量,则在第四列中划×。
当一个点i不在线路上时,认为点i与中心仓库单独构成线路0→i→0。
由表12…18,得到最终送货线路分别为:
4吨货车: 0→4→6→5→0,其送货里程=20+1+6+24=51公里
2。5吨货车: 0→1→2→3→0,其送货里程=9+9+10+12=40公里
这样,完成上述送货任务需安排4吨和2。5吨货车各一辆,总送货里程为91公里。
12。4。4 遗传算法求解
遗传算法(Geic Algorithm;GA)是由J。H。Holland等于70年代发展起来的。它是一
种以自然选择和遗传理论为基础,将生物进化过程中适者生存规则与同一群染色体的随机
信息变换机制相结合的搜索算法。其通过给解向量编码、形成初始种群,然后用变异、交
叉重组、自然选择等算子,进行并行迭代,求得优化解。由于它采用随机运算,对搜索空
间无特殊要求,无需求导,具有运算简单、收敛速度快等优点,因此近年来有很快的发
展,并在组合优化、自适应控制、机器学习等许多领域获得应用,有着广泛的应用前景。
应用遗传算法可方便地对式(12…16)到式(12…21)所表示的VSP模型进行求解。
从上述模型可知,求解的关键是合理确定车辆与各分仓库的关系;在满足车辆载重量和
分仓库需求约束条件的情况下使得总里程最小;因此可以构造遗传算法如下:
1。 构造染色体;产生初始种群
用矢量(S1 ;S2 ;。。。;Sl )表示染色体G,其中元素(基因)S j 为'1;Kl'之间的一个互不
重复的自然数,它表示了第j个确定第 m
=
(sj
。'sj
。1 '。 l) 个分库与路径 k='sj 。1 '+1的关系
(。。表示取整数; 下同。),即确定分库m是否由车辆(l) k配送及确定分库 m在路径(l) k中的顺序的
次序为j。随机产生一组染色体G h (h=1;2;。。。;n)(其中n为一代种群中的个体数),G h 各
不相同,此为第一代种群。
2。 可行化过程
将染色体的编码向量映射为满足全部约束条件的可行解称为可行化,其过程如下:
a。 令分库需求条件满足的标志变量dz m=0 (m=1;2; …;l)。
b。 令路径k中的分库数目n k=0 (k=1;2;。。。;K),令 bk
=
bk
;Rk=φ (k=1;2;。。。;K),路径
k中除去中心仓库后第i个位置的分库号为r ki=0 (i=1;2;…;l);即此时所有路径皆未形成。
j
c。 j=1。
d。 第j次确定分库m与路径k间的关系,其中;m
=
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