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智能物流系统开发平台智能构件的算法与实现 　　摘 要：在许多物流物流配送系统中，管理者需要采取有效的配送策略以提高服务水平、降低货运费用，其中车辆路线安排问题是亟待解决的一个重要问题，车辆路径的智能演化算法成为人们研究的一个重要方向，如何针对车辆路径问题的特点，构造运算简单、寻优性能优异的启发式算法，这不仅对于配送系统而且对于许多可转化为车辆路径问题求解的优化组合问题具有十分重要的意义。 　　关键词：遗传算法；粒子群优化算法；GAPSO―CA算法 　　1.算法简介 　　1.1遗传算法 　　通过给解向量编码、形成初始种群，然后用变异、交叉重组、自然选择等算子，进行并行迭代，求得优化解。遗传算法具有下述特点： 　　（1）遗传算法是对问题参数的编码组进行运算，而不是直接对参数本身。 　　（2）遗传算法的有哪些信誉好的足球投注网站是从问题解的编码组开始有哪些信誉好的足球投注网站，而不是从单个解开始。 　　（3）遗传算法使用目标函数值（适应度）这一信息进行有哪些信誉好的足球投注网站，而不需导数等其他信息。 　　（4）遗传算法使用的选择、交叉、变异这三个算子都是随机操作，而不是确定规则。 　　1.2粒子种群优化算法 　　粒子种群优化（PSO）算法是基于群体的，根据对环境的适应度将群体中的个体移动到好的区域，将每个个体看作D维有哪些信誉好的足球投注网站空间中的一个没有体积的粒子（也就是看作向量，因为有速度和方向），在有哪些信誉好的足球投注网站空间中以一定的速度飞行。这个速度根据它本身的飞行经验以及同伴的飞行经验进行动态调整。标准PS0的算法流程如下： 　　（1）初始化一群粒子（群体规模为m），包括随机位置和速度； 　　（2）评价每个微粒的适应度； 　　（3）对每个微粒，将其适应值与其经历过的最好位置作比较，如果较好，则将其作为当前的最好位置； 　　（4）对每个微粒，将其适应值与全局所经历的最好位置gbest作比较，如果较好，则重新设置gbest的索引号； 　　（5）根据方程（1）变化微粒的速度和位置； 　　（6）如未达到结束条件（通常为足够好的适应值或达到一个预设最大代数Gmax），则返回（2）。 　　2.智能物流平台的智能算法实现 　　2.1 GAPSO-CA算法构造 　　2.1.1 主群体空间设计： 　　主群体空间本文采用遗传算法，通过遗传算法中的遗传和变异，求出一组解，并将它传递给知识层空间，若受到知识层空间的新消息，则重新初始化空间并且重新开始烟花运算。因此先进行遗传算法设计 　　（1）位串编码 　　本算法采用实数进行编码。它是将原题的解空间映射到位串空问B={0，1}上然后在位串空间上进行遗传操作，结果再通过解码过程还原成其表现型以进行适应值的评估。 　　（2）选择策略 　　本文选择的是线性排序。线性排序示意它首先根据个体i的适应值在群体中的排名来分配其选择概率P。然后再根据这个概率使用上述的转盘选择。按照不同的概率分配方法，排序选择又可分为线性排序选择和非线性排序选择。 　　（3）演化算子设计： 　　本系统采取实数编码，所以算子采用变异算子，将它做为一个主要的有哪些信誉好的足球投注网站算子。算子的变异方式采用均匀变异。 　　设Rk={k1，k2，...kn}是父解R={n1，n2，...ni}变异产生的后代。均匀性变异先在父解向量中随机地选择一个分量，假设是第k个，然后，在其定义区间[bk，dk]中均匀随机地取一个数n1代替n1以得k1， 　　（4）车辆调配遗传算法建模 　　设配送中心用K辆车对所有需求点进行配送（K的值由外部输入动态决定）。 　　每个车的载重为bk（k=1，2，3，...，），每个需求点的需求量为dk（k=1，2，3， 　　...，），L为需求点的个数。需求点i到j的距离为Cij设nk为第k辆车要负责运送的需求点总数，用集合Rk表示第k条路径，元素rk1表示分仓库rk1在路径k中的顺序为i。车辆路径问题的一组最优解为： 　　不等式式（1）要求每条路径上的各分仓库的总需求量不超过此条路径的配送车容量；不等式（2）表明每条路径服务的分仓库数不超过总分仓库数；等式（3）要求每个分仓库都得到车辆的配送服务；等式（4）表示每条路径的分仓库组成；等式（5）则限制每个分仓库的需求仅能由一个车辆来完成。构造染色体结构编码，产生初始种群 　　用矢量（S1，S2，...，Sj）表示染色体G，其中元素（基因）Sj为[1，k×l]之间的一个互不重复的自然数，Sj表示第j个被考虑的需求点。产生一组染色体Gk（k=1，2，...，n）（其中k为种群中的个体数），构成初始种群。 　　可行化过程 　　（1）令车辆的初始剩余装载量等于车辆最大装载量bk；车辆数K=0；初始路径nk=0：Rk为空集； 　　（2）设置需求点的需求条件满足的标志变量为dzm=0（其中m=l，2，…，q）；j=1；