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2、流配送优化调度问题提供参考。关键词物流配送车辆调度DNA进化算法优化物流配送是整个物流过程中最为重要环节，如何实现快速而准确的配送是企业在经营方面必须解决的重要课题，运用科学方法合理组织物流配送，以提高企业的服务质量、减少库存、降低经营成本、增加经济效益是十分必要。本文将研究基于DNA进化算法的多目标物流配送路径优化问题。一、配送车辆调度（VSP）问题的数学模型基于直观描述的无时限单向物流配送车辆调度问题的一般描述为：设物流中心有K台配送车辆，每台车的载重为，一次行驶的最大路程为Dk。需要向L个客户送货，每位客户的客运需求为，客户i到j的运距为dij，物流中心到客户的运距为，再设nk为第k台车
3、辆配送的客户数（nk=0表示未使用第k台车辆），用集合Rk表示第k条路径，其中元素Rki表示客户Rki在路径k中的顺序为i（不包括物流中心），令RK0=0表示物流中心。若以配送车辆数最少为优化目标时，目标函数表示为:式(1)若以配送总里程最短为优化目标时，目标函数表示为:式(2)若以配送车辆的总吨位公里数最少为优化目标时，目标函数表示为:式(3)约束函数为式(4-10)式(4)式(5)0nkL式(6)式(7)式(8)式(9)式(10)二、DNA进化算法DNA进化算法是对单亲生物自然进化过程和行为的一种模拟。在DNA中，分裂能繁衍生成具有等价关系意义下的同类个体，变异操作实现不同类个体间的演化。
4、分裂和变异操作后分别经水平选择和垂直选择，使群体得到双向进化，增加优化效果，得到更优解。1.编码方法为了节省存储空间，提高运行效率，对于多目标物流配送问题采取自然编码。首先构造DNA单链，针对研究本文研究的问题，将DNA分子中的每个基因用客户编号表示，随机产生一个1n的序列（n表示客户总数），这样一个个体就产生了，重复上述过程，产生多个个体组成的初始群种。在此算法中，个体适应值采用其目标函数。对于某个单链个体其目标函数值为Zij，对应的配送路径方案的不可行路径数为表示该抗体对应一个可行解），评价函数值为，定义适应值函数为：，其中R为对每条不可行路径的惩罚权重可根据目标函数的取值范围取一个相对较
5、大的正数。2.基本操作算子DNA进化编码采用分裂、变异和选择三种算子，其中选择算子有两个，分别是水平选择算子和垂直选择算子。分裂算子是产生新个体的方法，根据自身进行繁殖得到后代，避免陷入局部最优，分裂得到的个体多是经过恒等变换，反演变换，同互补和异互补得到；水平选择算子是从分裂集中选取一个DNA表形，不仅挑出最好的个体，而且最差的个体；变异算子是对经过水平选择的各个体进行变异操作，由于研究问题的解的范围较大，因此采用领域变异，最好个体的邻域空间是将个体中的第一个基因和后面的每一个基因进行依次交换得到的邻域空间，最差个体的邻域空间是随机产生的1n（客户总数）的两个数，将这两个数中间的基因段进行交
6、换得到的邻域空间；垂直选择算子是从变异领域中选择出某一变型，使得个体迁移，从而得到它的最优变形型；将变异后的个体通过适应值函数的求解从而得到最优解。三、小结本文研究了DNA进化算法，并对算法的变异操作进行改进，将这种算法运用于多目标物流配送问题中，为进一步研究物流配送优化调度问题并用于实际，提高企业效益提供参考。参考文献：1李军郭耀煌.:物流配送车辆优化调度理论M.北京：中国物资出版社，2001,2132余文李人厚:一种有效的双向进化算法J.小型微型计算机系统,2003,24(3):527530其他参考文献Baker, Sheridan. The Practical Stylist. 6th
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