基于电动汽车的时间窗口路径优化的多种群遗传算法解决方案(VRPTW)

简介：
本研究提出了一种针对电动汽车配送的多群体遗传算法，旨在解决带有时间窗口限制的车辆路径规划问题（VRPTW），有效提升物流效率与环保性能。 某物流配送中心采用电动汽车为各个客户点提供配送服务。每个客户点都有特定的配送时间窗口；如果未能在规定时间内送达，则会遭受一定的惩罚成本。同时，每辆电动汽车有固定的载重限制，并且其续航里程有限，在行驶过程中可能需要进入充电站进行补电，而电动车的充电时长明显超过传统燃油车加油所需的时间。 为了最小化由车辆运行费用和时间延迟罚款构成的整体运营开支，配送中心需精心规划各条路线。采用多种群遗传算法能够克服单一群体进化过程中的局限性，在优化路径方案上展现出独特的优势。该方法通过设置多个独立的种群并为其分配不同的控制参数来探索解决方案空间的不同区域，并利用移民算子使各个群体之间进行信息交换，最终形成协同进化的策略组合。此外，人工选择操作被用来保存各代中表现最佳个体的信息，这些数据同时作为评估算法收敛性的参考依据。