基于混合遗传算法的应急物资配送路径优化

摘要：

针对灾后应急物资如何高效配送的问题,构建了考虑时间窗的应急物资配送路径优化模型.该模型以车辆行驶距离最小为目标,同时考虑了车辆载重以及各受灾点时间窗等约束,使得模型更加符合应急救援场景需求.为了提高算法的求解能力,在遗传算法(GA)中引入了大规模邻域搜索算法(LNS)组成混合遗传算法(HGA-LNS),并选择国际通用的算例验证算法和模型的可行性.结果表明,HGA-LNS求得的最优路径的行驶距离明显短于GA求得的最优路径的行驶距离,因此所提的模型和算法能够为应急物资配送决策提供科学依据.

关键词：应急物资配送、路径优化、遗传算法、大规模邻域搜索算法、时间窗

所属期刊栏目：41

分类号：F224.0;F252.14(经济计算、经济数学方法)

资助基金：河北省高等学校科学研究项目QN2023125

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：69-73