关于多约束选址-路径问题的改进混合遗传算法研究（2013年）

简介：
本文针对多约束选址-路径问题，提出了一种改进的混合遗传算法，通过实验验证了其有效性和优越性。该方法结合多种优化策略，在求解复杂约束条件下的选址和路径规划问题上取得了显著成果。 选址-路径问题（LRP）同时解决了设施选址和车辆路径的问题，旨在使物流系统的总成本达到最小，在集成化物流配送网络规划中具有重要意义。针对带有仓库容量约束和路径容量约束的选址-路径(CLRP)问题，提出了一种结合模拟退火算法的混合遗传算法进行整体求解。改进后的混合遗传算法对初始种群生成方式、遗传操作以及重组策略进行了优化，并实现了模拟退火的良好局部搜索能力和遗传算法的全局搜索能力的有效结合。通过一组Barreto基准算例进行数值实验，测试了该方法的性能，并将其结果与国外文献中的启发式算法进行了比较，验证了其有效性。