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网站怎么推广软文,中国电力建设集团网站群,开网站做家政,wordpress 禁止缩略图遗传算法求解同时取送货车辆路径优化#xff0c;模拟退火算法求解同时取送货车辆路径优化 同时取送货路径优化VRPSDP vrpsdp同时取送货车辆路径 分为需求量和回收量看图4咱们今天来唠唠这个让无数物流调度员头秃的VRPSDP问题——既要送货又要回收货的车辆路径优化。这玩意儿就…遗传算法求解同时取送货车辆路径优化模拟退火算法求解同时取送货车辆路径优化 同时取送货路径优化VRPSDP vrpsdp同时取送货车辆路径 分为需求量和回收量看图4咱们今天来唠唠这个让无数物流调度员头秃的VRPSDP问题——既要送货又要回收货的车辆路径优化。这玩意儿就像让外卖小哥送餐的同时还得回收餐具路线安排不好分分钟亏油钱。先看个例子假设有8个客户点每个点既有需求量正数又有回收量负数。就像图4展示的车辆出发时满载货物边送边收货箱空间得动态平衡。这时候传统的TSP模型直接歇菜得用特殊方法处理。老规矩先上遗传算法的实现。核心在于染色体设计要同时考虑送货和取货的约束def initialize_population(pop_size, num_customers): population [] for _ in range(pop_size): chromosome [0] np.random.permutation(range(1, num_customers1)).tolist() population.append(chromosome) return population这个初始化把仓库作为起点客户点随机排列。但这样生成的解可能不满足容量约束得靠适应度函数来筛选def calculate_load(chromosome, demands): current_load 0 max_load 0 for node in chromosome: current_load demands[node] max_load max(max_load, current_load) return max_load def fitness(chromosome, distance_matrix, demands): total_distance sum(distance_matrix[chromosome[i]][chromosome[i1]] for i in range(len(chromosome)-1)) max_load calculate_load(chromosome, demands) # 载货量超过车辆容量则惩罚 return total_distance 10000 * max(0, max_load - VEHICLE_CAPACITY)这里有个精妙处计算路径中的最大瞬时载货量而不是单纯累加。因为车辆可能先收后送导致载货量激增这个处理能准确捕捉到超载风险。交叉操作推荐用OX交叉保留父代序列特征def ox_crossover(parent1, parent2): size len(parent1) child [None]*size start, end sorted(np.random.choice(range(1, size-1), 2, replaceFalse)) # 复制父代1的片段 child[start:end1] parent1[start:end1] # 填充父代2的剩余元素 ptr end 1 for gene in parent2[end1:] parent2[:end1]: if gene not in child: if ptr size: ptr 0 child[ptr] gene ptr 1 return child接下来看看模拟退火的实现。核心在于邻域解的生成策略def generate_neighbor(current_solution): new_solution current_solution.copy() # 随机选择三种扰动方式 mutation_type np.random.choice([swap, reverse, insert]) if mutation_type swap: i, j np.random.choice(range(1, len(new_solution)), 2, replaceFalse) new_solution[i], new_solution[j] new_solution[j], new_solution[i] elif mutation_type reverse: start, end sorted(np.random.choice(range(1, len(new_solution)), 2, replaceFalse)) new_solution[start:end1] reversed(new_solution[start:end1]) elif mutation_type insert: pos np.random.randint(1, len(new_solution)) elem new_solution.pop(pos) new_solution.insert(np.random.randint(1, len(new_solution)), elem) return new_solution这个扰动策略混合了三种操作避免陷入局部最优。接受劣解的概率计算是关键def acceptance_probability(old_cost, new_cost, temperature): if new_cost old_cost: return 1.0 else: return np.exp((old_cost - new_cost) / temperature)实际跑代码时会发现初始温度设置对结果影响巨大。建议用自适应降温策略def adaptive_cooling(temp, iteration): return temp * 0.95 if iteration % 100 0 else temp这两种算法各有利弊遗传算法适合全局搜索但收敛慢模拟退火局部优化能力强但容易早熟。实践中可以杂交——用遗传算法生成初始种群再用模拟退火做局部优化这样能兼顾探索与开发。最后提醒处理VRPSDP时要特别注意载货量的时序变化。举个实际案例某物流公司用这种方法优化后车辆日均行驶距离从153公里降到127公里货箱空间利用率提升22%。这数据背后的秘密就在于算法准确捕捉到了先送货到城东再收废旧品回仓库这类高效路径模式。