[01203502]基于多目标遗传算法的电商物流车辆调度策略的研究与应用
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电商物流最后5公里派送中车辆调度问题是多车场车辆调度问题的扩展,可描述为：有多个车场同时对多个客户（需求点）进行配送服务,每个车场都可以提供货物和执行配送任务的车辆,完成配送任务的车辆可以不返回原车场。根据每个客户的货物需求量和所在位置,要求对各车场的车辆和行驶路线进行适当的安排,在保证满足各用户需求的前提下,使目标值（如距离、时间、费用、车辆数等）达到一定的优化,最终达到物流配送成本的最小消耗。其中的开放式体现在：完成配送任务的车辆可以不返回原车场;多目标体现在：优化目标可以是不同的单目标也可以是多个目标的组合。课题针对目前电商物流车辆调度中存在的问题,本课题旨在对此问题,建立了一种灵活的多目标组合优化模型,设计了适合多车场开放式车辆路径问题的通用染色体编码方案,并对遗传算法中的交叉变异操作做了详细说明。此模型可以方便的增减优化目标值,并通过测试用例验证了本项目设计的优化模型和遗传算法在解决多车场多目标开放式物流配送车辆调度问题中的可行性。