24、AI助力电商物流：时间依赖车辆路径规划算法解析

AI助力电商物流：时间依赖车辆路径规划算法解析

在电商物流运输中，车辆常因交通拥堵而延误，导致客户或供应商等待时间过长，且难以准确掌握车辆实际到达时间，使得满足需求或供应节点的访问时间窗口变得困难。考虑时间依赖的行驶时间和实时需求信息来解决车辆路径规划问题（VRP），有助于降低因忽视交通场景变化而产生的出行成本。

1. 时间依赖车辆路径规划问题（TDVRPTW）概述

由于两个地点之间的行驶总时间取决于具体的出发时间，为考虑这些外部影响，将带时间窗的车辆路径规划问题（VRPTW）扩展为时间依赖的带时间窗车辆路径规划问题（TDVRPTW）。在这种情况下，一天中随时间变化的行驶时间用时间依赖函数来表示。

2. 基于遗传算法的TDVRPTW交叉操作

2.1 通用遗传算法框架

通用遗传算法的基本步骤如下：
1. 生成初始种群，由一组染色体组成，代表初始选定种群中所有个体的特征。
2. 使用适应度函数评估初始种群中的每个染色体。
3. 选择一个子种群进行交叉操作。
4. 在子种群中的不同染色体对之间进行交叉操作，产生两个后代。
5. 根据变异概率对每个后代进行变异操作。
6. 将后代及其适应度函数值替换当前种群中的个体。
7. 对于最大化问题，按适应度函数值的降序对当前种群的染色体进行排序；对于最小化问题，按适应度函数值的升序排序。
8. 对指定的代数重复步骤3到步骤7。
9. 找到具有最佳适应度函数值的染色体用于实施。

2.2 随机序列插入交叉（RSIX）方法

为解决TDVRPTW问题，提出了一种名为随机序列插