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带时间窗车辆路径问题的启发式遗传算法

赵建有 吴利清 刘大学

赵建有, 吴利清, 刘大学. 带时间窗车辆路径问题的启发式遗传算法[J]. 交通运输工程学报, 2008, 8(1): 113-117.
引用本文: 赵建有, 吴利清, 刘大学. 带时间窗车辆路径问题的启发式遗传算法[J]. 交通运输工程学报, 2008, 8(1): 113-117.
ZHAO Jian-you, WU Li-qing, LIU Da-xue. Heuristic genetic algorithm of vehicle routing problem with time windows[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2008, 8(1): 113-117.
Citation: ZHAO Jian-you, WU Li-qing, LIU Da-xue. Heuristic genetic algorithm of vehicle routing problem with time windows[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2008, 8(1): 113-117.

带时间窗车辆路径问题的启发式遗传算法

基金项目: 

江苏省交通科学研究计划项目 06R22

详细信息
    作者简介:

    赵建有(1963-), 男, 河南西峡人, 长安大学教授, 从事交通运输规划与管理研究

  • 中图分类号: U492.22

Heuristic genetic algorithm of vehicle routing problem with time windows

More Information
    Author Bio:

    Zhao Jian-you(1963-), male, professor, +86-29-82334069, jyzhao@chd.edu.cn

  • 摘要: 为了在运输生产中按时间要求合理安排车辆路径, 建立了带时间窗车辆路径问题数学模型, 用启发式遗传算法进行求解。先构造染色体, 产生初始群, 再对其进行优化, 根据个体生存能力的体现进行性能估计, 并计算优化值。运用VisualBasic编写相应计算程序, 设定迭代代数为100, 运算次数为10次, 对有时间窗限制的有1个中心仓库与8个分仓库的实际问题进行求解。模拟结果显示需要3辆车按照3条运输线路进行物流配送服务, 总运行距离为483km, 总运行时间为15.55h, 车辆未出现闲置时间, 且全部仓库得到及时服务。可见启发式遗传算法有效、可行。

     

  • 图  1  局部最优法

    Figure  1.  Partial optimal method

    图  2  全局最优法

    Figure  2.  Overall optimal method

    图  3  计算流程

    Figure  3.  Computation process

    表  1  仓库参数

    Table  1.   Parameters of warehouses

    仓库 0 1 2 3 4 5 6 7 8
    0 0 54 36 96 24 120 48 45 60
    1 0 60 45 60 60 60 60 45
    2 0 45 39 60 45 45 45
    3 0 66 54 66 54 42
    4 0 30 60 24 45
    5 0 45 30 42
    6 0 90 60
    7 0 54
    8 0
    需求量di/t 2.0 1.0 2.0 1.5 1.0 2.0 3.5 3.0
    卸货时间Ti/h 1.5 1.0 1.5 0.5 1.0 0.5 0.5 1.0
    服务时间窗 [2.0, 4.5] [2.5, 5.0] [2.5, 4.0] [0.5, 2.0] [1.5, 2.5] [0.5, 2.0] [0.5, 1.0] [1.0, 2.5]
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  • 收稿日期:  2007-08-15
  • 刊出日期:  2008-02-25

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