改进混合遗传算法在多约束选址—路径问题中的应用

"多约束选址—路径问题的改进混合遗传算法研究" 这篇论文主要探讨的是选址—路径问题（Location-Routing Problem, LRP），这是一种在物流配送网络规划中常见的优化问题，目标是通过合理选择设施位置和规划车辆路径来最小化物流系统的总成本。论文特别关注的是带仓库容量约束和路径容量约束的选址—路径问题（Capacitated Location-Routing Problem, CLRP）。CLRP在实际应用中更为复杂，因为它不仅需要考虑设施的数量和位置，还要顾及仓库的存储能力和车辆路径的负载限制。 为了解决这一问题，论文提出了一种结合模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）的混合遗传算法（Hybrid Genetic Algorithm, HGA）。混合遗传算法的优势在于它能够结合两种算法的优点：遗传算法的全局搜索能力可以有效地探索解决方案空间，而模拟退火算法则擅长进行局部搜索，有助于跳出局部最优，寻找全局最优解。 在改进的混合遗传算法中，研究者对初始种群生成、遗传操作以及重组策略进行了优化。优化后的初始种群生成方法能够更好地覆盖可能的解空间，遗传操作的改进确保了种群的多样性，而重组策略的调整则提高了算法的收敛速度和解的质量。 为了验证所提算法的有效性，论文使用了一组Barreto Benchmark算例进行数值实验。Barreto Benchmark是一系列广泛用于LRP问题的测试实例，具有不同的规模和复杂性。实验结果表明，改进的混合算法在解决CLRP问题时表现出良好的性能，其求解结果与国外文献中已有的启发式算法相比，证实了该算法的可行性和效率。 论文还提到了该研究得到了国家自然科学基金和中央高校基本科研业务费专项资金的支持，作者团队包括罗耀波、孙延明和刘小龙，他们在物流系统建模与仿真、现代制造信息系统以及智能算法与管理决策等领域有深入研究。 这篇论文提供了一种创新的优化工具，对于处理物流系统中的多约束选址—路径问题具有实际意义，有助于物流行业的决策者制定更有效的配送策略，降低成本，提高效率。