遗传算法求解物流配送中心选址

遗传算法是一种基于生物进化理论的优化搜索算法，常用于解决复杂问题，包括物流配送中心选址问题。在这个场景中，遗传算法的工作原理可以概括为以下步骤：

1. **编码表示**：将配送中心的可能位置作为染色体（solution representation），每个基因代表一个潜在的站点。

2. **初始化种群**：随机生成一组初始配送中心配置作为种群，这组配置称为“个体”。

3. **适应度函数**：设计评估指标，如运输成本、服务覆盖范围等，用来衡量每个配送中心方案的优劣，即计算每个个体的适应度。

4. **选择操作**：根据每个个体的适应度值进行选择，通常使用概率与适应度成正比的选择策略，如轮盘赌选择法。

5. **交叉（Crossover）**：从种群中选取两个个体进行基因重组，生成新的后代，以增加种群多样性。

6. **变异（Mutation）**：对部分个体进行随机变异，允许种群中出现新想法，防止陷入局部最优。

7. **迭代过程**：不断重复上述步骤直到达到预定的停止条件，如达到最大迭代次数或适应度满足要求。

8. **最优解提取**：最终的种群中包含接近全局最优解的个体，选择其中的最佳解作为配送中心的选址方案。