实例描述
配送中心数为 1 1 1,客户数 k k k为 8 8 8,车辆总数 m m m为 2 2 2;车辆载重皆为 8 8 8 吨;各客户点需求为 g ( i = 1 , 2 , . . . , 8 ) g(i = 1, 2, ... , 8) g(i=1,2,...,8)(单位为吨),已知客户点与配送中心的距离如表 1 1 1(其中 0 0 0 表示中心仓库),要求合理安排车辆的运输路线,使总运输里程最小。
客户点与配送中心的距离表
| cij | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 4 | 6 | 7.5 | 9 | 20 | 10 | 16 | 8 |
| 1 | 4 | 0 | 6.5 | 4 | 10 | 5 | 7.5 | 11 | 10 |
| 2 | 6 | 6.5 | 0 | 7.5 | 10 | 10 | 7.5 | 7.5 | 7.5 |
| 3 | 7.5 | 4 | 7.5 | 0 | 10 | 5 | 9 | 9 | 15 |
| 4 | 9 | 10 | 10 | 10 | 0 | 10 | 7.5 | 7.5 | 10 |
| 5 | 20 | 5 | 10 | 5 | 10 | 0 | 7 | 9 | 7.5 |
| 6 | 10 | 7.5 | 7.5 | 9 | 7.5 | 7 | 0 | 7 | 10 |
| 7 | 16 | 11 | 7.5 | 6 | 7.5 | 9 | 7 | 0 | 10 |
| 8 | 8 | 10 | 7.5 | 15 | 10 | 7.5 | 10 | 10 | 0 |
各客户点需求
| g1 | g2 | g3 | g4 | g5 | g6 | g7 | g8 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 1 | 2 | 1 | 4 | 2 | 2 |
运行结果
【Attention】下图并非最优结果,只是为了测试程序的正确性。可以尝试加大次数改良结果。

遗传算法分析
顾名思义,遗传算法是根据遗传规律写的一个算法,但是相比于医学中的遗传来讲,这里讲的遗传

本文介绍了一个使用遗传算法求解最短路径问题的实例,涉及到配送中心与客户点的距离表、需求和车辆分配。遗传算法通过交叉、变异和轮盘赌策略迭代优化运输路线,以达到最小化总运输里程的目标。尽管展示的运行结果非最优,但说明了遗传算法的基本流程和关键步骤,包括个体适应度计算、交叉变异操作以及轮盘赌选择机制。
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