遗传算法解决货物运输问题

遗传算法是一种基于生物进化原理的优化搜索算法，常用于解决复杂问题，包括物流领域的货物运输问题。在这种情况下，遗传算法通常应用于车辆路线问题（Vehicle Routing Problem, VRP），目标是找到最有效的货物配送路径，以最小化成本如行驶距离、时间或能源消耗。

遗传算法的工作流程如下：
1. **编码**：将每个可能的解决方案（即货物分配和路径选择）表示为一个染色体，比如使用二进制编码，其中0和1对应于不同的决策变量。

2. **初始化种群**：随机生成一组初始解作为种群，这代表了初期的货物配送方案。

3. **适应度评估**：计算每个个体（解）的适应度，如总运输成本或满足特定约束的程度。

4. **选择操作**：按照适应度值选择优秀的个体进入下一代，概率较高的个体更有可能被选中。

5. **交叉与变异**：通过交叉（两个个体的部分基因交换）和变异（随机改变部分基因）操作生成新的个体，增加种群多样性。

6. **迭代与终止条件**：重复以上步骤直至达到预设的代数或适应度阈值，通常最好的个体就是近似最优解。