摘 要

自加入世界贸易组织以来，为响应经济发展和技术创新的全球化，中国的市场经济体制仍具有快速发展的趋势，货运物流作为全球经济公司的第三大盈利动力对社会经济产生了影响。发展。它已变得越来越突出，并一直受到世界各国的关注。

文章首先详细介绍了带时间窗的汽车相对路径问题的研究背景，对于研究此问题的指导实践意义，简述了物流配送路径优化问题在现阶段各个方面的研究现状，并分析了近年来流行的优化算法，模拟仿真结果，并对各自的优缺点进行分析。其中，选择遗传算法对相同的数据信息进行重点研究，进行比较并得出结论。

目前，多目标的车辆路径问题更加贴近生活日常，对特定问题更具启发性^[1]。对此，拥有更多限制条件的车辆路径问题也相继被提出，智能算法也在不断进步，如求解该问题的遗传算法、蚁群算法、蝙蝠算法、狼群算法等，在基本蚁群算法中引入了单亲遗传算子，可以有效改善其基本算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题^[2]；针对基本蝙蝠算法求解问题的局限性，提出了改进方案，与遗传算法中的交叉算子和单亲重组算子进行结合的混合蝙蝠算法，从而提高基本蝙蝠在求解离散型问题的局部寻优搜索能力，扩大了蝙蝠的全局搜索能力^[3]；用狼群算法来进行迭代寻优，提取每代最优路径中的最优车辆基因段作为形势知识，并以其子段作为规范知识来指导探狼游走和猛狼突袭行为，从而提高搜索效率等^[4]，都是智能算法不断优化所带来的进步。

关键词：车辆路径问题；时间窗；遗传算法；智能优化算法

abstract

Since joining the World Trade Organization, in response to the globalization of economic development and technological innovation, China's market economy system still has a rapid development trend. As the third largest profit driver of global economic companies, freight logistics has had an impact on the social economy. development of. It has become more and more prominent, and has been receiving the attention of all countries in the world.

The article first introduces in detail the research background of the relative path problem of cars with time windows. For the guidance and practical significance of this problem, it briefly describes the research status of logistics distribution path optimization problems in various aspects at this stage, and analyzes the popular recent years. Optimize algorithms, simulate simulation results, and analyze their advantages and disadvantages. Among them, the genetic algorithm is selected to focus on the same data information, compare and draw conclusions.

At present, the multi-object vehicle routing problem is closer to daily life and more enlightening for specific problems. In this regard, the vehicle routing problem with more restrictive conditions has also been proposed one after another, and intelligent algorithms are also constantly improving. For example, the genetic algorithm, ant colony algorithm, bat algorithm, and wolf swarm algorithm for solving this problem are among the basic ant colony algorithms. Introduced the single-parent genetic operator, which can effectively improve the problem that its basic algorithm convergence speed is slow and easy to fall into the local optimal problem; in view of the limitations of the basic bat algorithm to solve the problem, an improved scheme is proposed, and the genetic algorithm cross operator and single parent A hybrid bat algorithm combined with recombination operators to improve the basic bat's local search ability in solving discrete problems and expand the bat's global search ability; use the wolves algorithm to perform iterative search and extract the optimal path for each generation The optimal vehicle gene segment is used as the situation knowledge, and its sub-segments are used as the normative knowledge to guide the exploration wolf roaming and the violent wolf raid behavior, thereby improving the search efficiency, etc., which are the advances brought by the continuous optimization of intelligent algorithms.

Keywords: vehicle routing problem time window genetic algorithm intelligent optimization algorithm

目 录

第1章 绪论 1

1.1 选题的研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 主要研究内容及论文结构框架 1

第2章 VRPTW简介 3

2.1 问题简介 3

2.2 比较热门的相关算法研究 3

2.2.1 狼群算法 3

2.2.2 蝙蝠算法 4

2.2.3 蚁群算法 4

2.2.4 遗传算法 5

第3章 VRPTW模型建立 6

3.1 车辆路径的问题概述 6

3.2 车辆路径问题的研究状况 6

3.3 遗传算法的改进 7

3.4 车辆路径问题 7

3.4.1 多配送中心车辆路径问题 8

3.4.2 时间窗路径问题 9

3.4.3 车辆路径的数学模型 11

3.5 遗传算法的基本操作 12

3.6 遗传算法的优缺点 13

3.6.1 遗传算法的优点 13

3.6.2 遗传算法的缺点 13

第4章 智能算法研究车辆路径问题 15

4.1 车辆路径问题描述和数学模型 15

4.2 仿真结果分析 15

4.2.1 遗传算法 16

4.2.2 蝙蝠算法 17

4.2.3 狼群算法 18

4.2.4 蚁群算法 18

第5章 总结与展望 19

5.1 本文总结 19

5.1 进一步研究方向 19

参考文献 20

致谢 24

第一章 绪论

1.1选题的研究背景及意义

在科技飞速发展的今天，为响应经济发展和技术创新的全球化，中国的市场经济体制仍具有快速发展的趋势，货运物流作为全球经济公司的第三大盈利动力对社会经济产生了影响。发展。它已变得越来越突出，并一直受到世界各国的关注。到目前为止，货运物流的发展趋势非常健康和完善。物流管理和物流信息技术已经得到广泛的学习和培训。在这种情况下，物流配送车队管理问题已逐渐成为关键的学习和培训行业。如何根据科学的物流管理方法提高公司的高效率，控制成本和提高服务水平已成为现阶段科学研究的重点^[4]。文章首先详细介绍了带时间窗的汽车相对路径问题的选题背景，实践活动的指导意义和实践意义，阐述了物流配送相对路径优化问题在各个方面的研究现状^[5]，并分析了近年来流行的优化算法，模拟仿真结果，并对各自的优缺点进行分析。其中，选择遗传算法对相同的数据信息进行重点研究，进行比较并得出结论。

1.2国内外研究现状

近年来，有两种解决VRP实体模型的关键算法：精度算法和启发式算法。当应用精确的算法来解决问题时，当问题的规模扩大时，度量将显示出指数增长趋势的途径，以找到问题的最佳解决方案。因此，启发式算法的可接受性在特定应用中越来越流行。在此阶段，来自世界各地的大多数专家和权威专家都使用启发式算法来解决优化问题。随着网络的快速发展，物流运输的日常任务变得越来越庞大和复杂。追求单一目标的最佳做法已无法满足商店发展趋势的要求。因此，对多目标车辆路径问题进行科学研究是当务之急。

多目标车辆路线问题是指：给定多个需求量的客户，从配送中心考虑多个具有一定载重量的车辆，然后将客户的交付服务项目返回到配送中心，此外，总道路最短，车辆数量最少，最具成本效益，并达到最佳目标，而多目标车辆路径问题对特定问题更具启发性。对此，拥有更多限制条件的车辆路径问题也相继被提出，智能算法也在不断进步，如求解该问题的蝙蝠算法^[6]、狼群算法^[7]等。

1.3论文框架结构与研究方向

本文大致分为四个方向：