【摘 要】
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为了研究物流中心的服务效率和车辆的合理调度方案,以汽车载重量作为影响车辆路线安排的主要因素,以经典的车载容量约束条件下的车辆路径问题为原型建立数学模型,通过求解该
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为了研究物流中心的服务效率和车辆的合理调度方案,以汽车载重量作为影响车辆路线安排的主要因素,以经典的车载容量约束条件下的车辆路径问题为原型建立数学模型,通过求解该数学模型的最优解来获得车辆最优路径。由初始状态随机生成的可行解作为初始的车辆路径方案,通过改进的遗传算法不断地调整染色体的交叉和变异概率进行优化,最终得到物流中心车辆安排的合理方案。通过多次求解算例,都能够得到满意的车辆路径方案,不仅验证了该数学模型的有效性和实践性,而且也验证了改进后遗传算法的收敛性和鲁棒性,同时得到了改进遗传算法交叉和变异概率的调整范围。该模型和算法不仅可以提高物流中心的服务效率,而且可以为物流中心的车辆调度方案提供支持和帮助。
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