自适应遗传算法优化燃油运输：参数动态调整与效率提升

自适应遗传算法在燃油运输问题上的应用是一篇深入探讨遗传优化技术在实际物流管理中的研究论文。作者崔雪源和赵东方来自华中师范大学数学与统计学学院，他们针对传统遗传算法中的两个关键参数——交叉概率和变异概率进行创新。在传统的遗传算法中，这些概率通常是固定的，但它们对算法的求解结果和效率具有显著影响。由于没有预先设定的最佳值，实际应用中往往需要通过反复试验来调整这些参数，这可能导致效率降低且可能影响最终的解决方案质量。 为了克服这个问题，论文提出了一种自适应遗传算法。该算法的核心在于动态地调整交叉和变异概率，根据当前种群的状态实时更新，具体遵循公式（7）和（8）。这种自适应策略确保了在保持种群多样性的前提下，算法能够更有效地收敛到最优解，避免了因参数设置不当而导致的局部最优或停滞问题。 除了自适应概率外，文章还介绍了其他提高遗传运算效率的方法，如随机遍历抽样选择、进化逆转和重插入。随机抽样选择有助于从众多候选解中高效选择有潜力的个体，进化逆转机制则允许在适当时候逆转进化方向，防止陷入局部最优；而重插入技术则是通过重新插入被淘汰的个体，增加了算法的灵活性和探索能力。 整篇文章的研究背景是燃油运输问题，这是一个典型的优化问题，涉及到物流路线规划、运输成本最小化等实际问题。通过将自适应遗传算法应用于燃油运输，作者旨在寻找更为高效和准确的解决方案，这对于物流行业的实际运营具有重要意义。 这篇首发论文不仅提升了遗传算法在燃油运输问题上的性能，也为遗传算法的参数优化提供了一种新的思路，对于理解和改进优化算法在实际问题中的应用具有很高的学术价值。