改进遗传算法优化燃油运输：大规模问题求解策略

本文主要探讨了基于改进遗传算法的大规模燃油运输问题的研究。作者马英钧和崔雪源针对传统规划模型在解决大规模燃油运输问题时遇到的困难，提出了一种创新方法。他们选择将遗传搜索空间设定为客户集的排列空间，这一设计简化了搜索过程，减少了维度，使得算法能够更有效地处理复杂的问题。 在改进遗传算法的核心部分，作者引入了目标函数中的油罐车中途往返条件，这使得算法更加贴近实际应用场景，提高了求解的精确度。他们还采用了扫描法生成初始种群，这种方法能生成高质量的初始个体，从而加速算法收敛速度。此外，作者还引入了随机遍历抽样选择、进化逆转和插入代沟等技术来优化遗传运算，这些策略旨在提高算法的稳定性和搜索效率。 为了验证改进遗传算法的有效性，作者使用MATLAB编程实现了算法，并对比了遗传算法、标准扫描法以及改进遗传算法的结果。结果显示，改进后的算法在找到最优或近似最优解决方案方面表现出显著优势，这不仅证明了算法在处理燃油运输问题上的可行性，也展示了其在大规模优化问题中的实用性。 关键词包括运筹学、改进遗传算法、燃油运输、扫描法以及进化逆转，这些都是本研究的核心概念和技术手段。这篇文章提供了一个有效的解决大规模燃油运输问题的新思路，对于物流管理和供应链优化等领域具有重要的理论和实践价值。通过深入理解和应用这种改进遗传算法，可以提高燃油分配的效率和经济效益，为相关行业的发展带来新的突破。