【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于改进遗传算法的配送车辆动态调度方法，属于客船建造船上调度。
技术介绍
1、车辆路径问题(vrp)是指在给定的运输网络上的对物流车辆的路线进行有效规划，以便物流公司在一些特定的约束条件下高效地服务于客户，其中缩减所有车辆的总运输距离、总运输成本或者减少行程时间成本被视为vrp的典型目标。精确算法和启发式算法是解决该类问题的两类主流算法。遗传算法(genetic algorithm，ga)最早是由美国的johnholland于20世纪70年代提出，该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式，利用计算机仿真运算，将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时，相对一些常规的优化算法，通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。例如：公开号为cn110348791...
【技术保护点】
1.基于改进遗传算法的客船建造船上配送车辆动态调度方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的客船建造船上配送车辆动态调度方法，其特征在于：步骤一中，按照静态配送方案和动态配送方案生成原则，对船上配送采用静态配送和动态配送相结合的方式构建总体最优化配送方案；在tp时间出现新增配送需求，静态配送方案生成后，新增配送需求是否可以由当前配送车辆完成，如果可以，则重新规划该车辆配送路径；否则，该车辆执行静态配送方案。
3.根据权利要求2所述的基于改进遗传算法的客船建造船上配送车辆动态调度方法，其特征在于：基于上述动静结合...
【技术特征摘要】
1.基于改进遗传算法的客船建造船上配送车辆动态调度方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的客船建造船上配送车辆动态调度方法，其特征在于：步骤一中，按照静态配送方案和动态配送方案生成原则，对船上配送采用静态配送和动态配送相结合的方式构建总体最优化配送方案；在tp时间出现新增配送需求，静态配送方案生成后，新增配送需求是否可以由当前配送车辆完成，如果可以，则重新规划该车辆配送路径；否则，该车辆执行静态配送方案。
3.根据权利要求2所述的基于改进遗传算法的客船建造船上配送车辆动态调度方法，其特征在于：基于上述动静结合的车辆动态调度方法，建立基于总配送成本c1最小和时间惩罚成本c2最小的多目标函数，目标函数构建过程中涉及的决策变量如下：
4.根据权利要求3所述的基于改进遗传算法的客船建造船上配送车辆动态调度方法，其特征在于：步骤2.1中，通过对船前仓储及作业点进行随机排列，进行染色体构建，即设各个作业点对应的基因为{1,2,…,n}，并设集配中心为0点，设虚拟作业点ω1、ω2分别位于船中入口、船艏出口。
5.根据权利要求4所述的基于改进遗传算法的客船建造船上配送车辆动态调度方法，其特征在于：步骤2.2中，将随机排列的编号作为所对应的配送顺序，形成初始种群；染色体解码时，按照约束条件把作业点分配到不同的路径中去；将同时满足约束条件的连续基因作为一条路径，在这段基因的首尾分别插入0,ω1和ω2,0作为单条路径的起点与终点。
6.根据权利要求3所述的基于改进遗传算法的客船建...
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