遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题

随着互联网的进步电子商务业的飞速发展人们的生活愈发信息化车辆路径问题的客户已经从以前的大型超市生产基地等更多的落地到如家庭个人等小而精的客户身上.带时间窗的车辆路径问题VRPTW更加贴切现在和未来对于车辆路径问题的描述.VRPTW是VRP问题的一种常见的变体配送车辆容量有限每一个客户都拥有一个特定的交付时间窗口所限定车队运输需要在客户的时间窗内抵达客户所在位置为客户服务否则将受到一定的惩罚.VRPTW也被认为是NP hard1精确算法求解车辆路径问题仅仅适用于规模较小的问题而面对现实世界中大型的VRPTW时启发式和元启发式通常更加适合2.模拟退火SA禁忌搜索TS6蚁群优化ACO4遗传算法GA3粒子群优化PSO5等算法已被证明可有效解决复杂的多目标问题在求解车辆路径问题上取得了显著的成果.本文以最小化物流配送成本为目标研究带时间窗的车辆路径问题建立数学模型为克服遗传算法收敛速度慢的缺陷设计并采用了自适应大邻域算法中的破坏算子通过局部搜索策略