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第48部分（第4页）

5　9　7。

5　7　0　7　10

7　16　11　7。

5　9　7。

5　9　7　0　10

8　8　10　7。

5　15　10　7。

5　10　10　0

需求量　1　2　1　2　1　4　2　2

解：运用遗传算法对上述问题进行求解，用2　×8个互不重复的１到16的自然数构成一

个染色体码链，表示一种车辆路径安排方案，随机产生10个这样的染色体构成初始种群；预

定进化代数为50，以0。

7和0。

02分别作为染色体的交叉率和变异率对染色体进行交叉和变异

操作，经过上机运算；得最终的线路为：

0→4→7→6→0

0→1→3→5→8→2→0

运输总距离为：67。

5

显然，此方案既满足车辆容辆约束又满足了各分仓库的需求，是一个上述车辆路径问

题的一个可行解。

而用节约法对同一问题进行求解，得线路安排为：

0→6→5→7→3→0

0→4→8→2→1→0

相应的运输距离为：79。

5

从上可见，遗传算法不失为VRP问题一个较优的满意解。

而对上述算例的遗传算法过程

进行跟踪；发现每代最优个体的适应度变化如图5…31所示；说明所构造的遗传算法在较小的

种群规模下可以较快的速度进化，向最优解逼近。

同时遗传算法也适用于规模较大的VRP问

题，对于具有如时间窗口、行驶里程限制等约束条件的VRP问题，通过实验证明，遗传算法

的求解性能也非常好，可以较快地找到问题的优化解或近似优化解。

0。

015

0。

0148

0。

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