改进遗传算法下的无水港集货路径优化研究

摘要：

在出口电商企业向内地无水港进行货物集中时,考虑其交通运输过程中遇到的效率低、成本高等问题,提出了一种切实可行的解决办法,即通过车辆共享的形式,既降低了发货商的成本,也使得无水港的管理更加便捷.在对传统的集货运输模式改进后,建立以最小化所有货车总运输路程的数学模型,先使用扫描法对发货点进行分组,后使用改进的遗传算法(IGA)进行路径优化.针对不同数量的发货点以及集货车辆规模,使用IGA对模型求解并与传统遗传算法(GA)以及粒子群算法(PSO)所得结果对比.经MATLAB对小规模实验进行算例分析,得到改进后的车辆需求总数为3辆,配送总成本为5485.67元,与另外两种传统运输方式对比,证明了所述方法的优越性.

关键词：无水港集货、车辆共享、改进的遗传算法(IGA)、车辆路径优化

所属期刊栏目：56

分类号：TP302(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市科学技术委员会重点项目No.16040501800

在线出版日期：2020-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：250-256