遗传算法在物流配送中心选址中的应用.pdf

4 系统工程 2005拒 遗传算法在物流配送中心选址中的应用 郜振华，陈森发 (东南大学经济管理学院系统工程研究所，江苏南京210096) 摘要：针对配送中心选址模型及其算法复杂的特点，本文引入二重结构编码曲方法，与运输问题相结合， 提出了一种混合的遗传算法。谊方法有效地解决了约束条件的限制，提高了算法的有哪些信誉好的足球投注网站效率。实验表明，谊 算法具有较好的收敛能力，能够快速地进化到最优解附近。 关键词：配送中。选址；=重结构编码；遗传算法 +’ 1引言 在物流系统中，配送中心是以组织配送性销售和供应，执行实物配送为主要职能的流通型结点。为了降低流通成本， 提高流通效率，科学地建立配送中心，是市场竞争的必然结果。配送中心的合理选址能够减少货物运输费用，从而太幅 度地降低运营成本，为了实现配送中心合理分布，必须规划配送中心的布局。也就是要根据物流现状和预期发展，在特 定条件下确定配送中心的地址。正是基于配送中心及其位置的重要作用，大量科研人员对这一问题开展了研究工作，建 立了一系列的选址模型与算法，这些模型及其算法复杂，具有NP难题性质。因此，在解决实际的配送中心选址问题时， 往往借助于启发式算法来逼近优化解。 遗传算法“。”是一种以自然选择和遗传理论为基础，将生物进化过程中适者生存规则与同一群染色体的随机信息交 换机制相结合的有哪些信誉好的足球投注网站算法。遗传算法的特点是一旦算法的初始参数被确定后，算法即以与问题本身无关的方式求解问题。 群体在每一代的进化中执行同样的复制、交换和变异等遗传操作时，仅用到各个个体的适应值。由于遗传算法能够快速 有效地解决组合优化问题、复杂的高度非线性的闯题以及各类工程问题等，因此越来越多的人致力于遗传算法的研究工 作中。 解决配送中心的选址问题有多种方法，其中混合整数规划方法比较常用。但在实际中，当问题规模比较大时，求解比 较困难，选种情况下一般采用启发式算法舯3来解决，而遗传算法又是其中较为有效的算法之一，但是用标准遗传算法 进行求解时，对约束条件的处理一般采用罚函数唧的方法，这极大地限制了种群的多样性，肖Ⅱ弱了遗传算法的有哪些信誉好的足球投注网站能力， 增加了算法的运行时间。基于这一原因，本文提出了一种基于混合遗传算法的配送中心的选址模型，该算法通过把运输 问题嵌入到遗传算法中，使得算法能较快地得到满意解．即得到配送中心的合理位置。 2配送中心选址模型 配送中心选址，包括单一配送中心选址和多个配送中心选址。由于前者比较简单，所以本文重点讨论后者。所谓多 个配送中心选址是在一些已知的被选地点中选出一定数日的地点来设置配送中心，使形成的物流网络的总费用最小。本 文讨论的模型只包含一级运输，其目标函数是从被选地点中选出最佳的配送中心，使包括配送中心的投资、经营管理费 用及运输费用的总费用最小。规划模型如下： 目标函数： minU=∑∑hoX口+∑Ezf (1) 约束条件 ZxF≥Dj，J=12，·一，n i=l 郜振华，陈森发：遗传算法在物流配送中心选址中的应用 5 i=1’弘·，m (3) ∑毛s肘。Z ∑z。sP (4) 互=怯燃上烨…，m‘210，殊被选上j2‘o一’” (5) (6) Xd≥O，i=1，2，…，m；J=1，2’…，4 式中：俨配送中·fi,被选地的个数； n一