基于遗传算法的洒水车路线优化研究

基于遗传算法的多辆洒水车最优路径求解 摘要： 本文研究基于遗传算法的多辆洒水车最优路径求解问题，这是一个复杂的N-P难车辆路径优化问题。通过采用Floyd和Dijkstra算法计算作业区域上任意两点之间的距离和具体路径，并对洒水车作业图进行随机匹配，获得一条Euler回路。然后，通过遗传算法对洒水车的作业图进行优化，获得了一条花费最小的Euler回路。最后，对这条回路进行分割，实现多辆洒水车之间的作业分配。 知识点： 1. 车辆路径问题（Vehicleroutingproblem）：车辆路径问题可以分为以点为服务和以边为服务两种，洒水车问题是以边为服务的一个子问题。 2. 容量限制弦路径车辆行驶问题（CARP）：洒水车路线规划涉及带有一定容量限制的总行程最小，以及多辆洒水车工作的合理分配问题，属于复杂的N-P难车辆路径优化问题。 3. 遗传算法（Genetic Algorithm）：本文采用了遗传算法，对多辆洒水车线路优化问题进行了容量均衡性方面的研究。遗传算法的步骤包括初始化、编码、解码、适应度函数的计算、选择、交叉、变异等。 4. Floyd算法和Dijkstra算法：在矩阵计算过程中采用了Floyd和Dijkstra算法，求解了作业区域上任意两点之间的距离和指定两点之间的具体路径。 5. Euler回路（Euler Circuit）：通过随机匹配洒水车作业图的奇数度点，获得了一条Euler回路，即对应一个花费数值。 6. 路线优化（Route Optimization）：本文通过对洒水车作业图进行优化，获得了一条花费最小的Euler回路。 7. 多辆洒水车作业分配（Multi-Vehicle Task Allocation）：最后，对这条回路进行分割，实现多辆洒水车之间的作业分配。 8. 实验结果：本文通过引入柳州市区的一部分区域地图进行实验，获得了比较理想的结果，并服合一定的现实意义。 关键词：路线优化、遗传算法、匹配、Euler算法、洒水车问题、多辆洒水车作业分配。