基于混合遗传算法的物流路径优化方法研究

• 作者: 刘永红 张玲玉 申艳光
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 物流配送 路径优化 改进遗传算法 K-means算法 混合遗传算法
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 192-196
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3983字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.03.041

摘要

从传统的遗传算法机制出发,针对传统遗传算法在解决物流配送路径优化问题中存在早熟和局部搜索能力不足的缺点,提出一种通过聚类分析中K-means算法与改进遗传算法相结合的混合遗传算法.其中,选择操作采用精英保留模型的锦标赛选择策略,交叉操作采用双切点交叉,变异算子引入k-交换变异操作保证个体逐代进化.通过选择、交叉和变异操作,实现目标函数的最小化,大大缩减了车辆行驶距离,优化了配送路线,并根据数学模型利用实验数据进行仿真实验,结果表明混合遗传算法相对于原有的遗传算法提高了全局寻优能力和算法的收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申艳光	河北工程大学信息与电气工程学院	45	164	7.0	10.0
2	刘永红		2	23	1.0	2.0
3	张玲玉	河北工程大学信息与电气工程学院	1	23	1.0	1.0