[发明专利]基于改进遗传算法的农资连锁经营配送中车辆调度方法

说明书

本发明公开了基于改进遗传算法的农资连锁经营配送中车辆调度方法，涉及农资电子商务技术领域，包括下述步骤：建立农资连销配送车辆实时调度模型；改进遗传算法；输入相应的配送点信息和车辆信息以及配送失败的惩罚系数；遗传算法进行优化，输出配送方案。本发明通过输入配送网点及配送车辆信息和配送失败的惩罚系数，通过改进的适应于农资连销智能物流系统中车辆配送问题的遗传算法，输出最优的配送方案，更符合农资连销实际情况，节约物流配送环节成本。

技术领域

本发明涉及农资电子商务技术领域，具体涉及基于改进遗传算法的农资连锁经营配送中车辆调度方法。

背景技术

农资是农业生产重要的农业投入品，为现代农业的发展提供了重要的物资保障和基础。农资连锁经营是目前农资企业的主要经营方式，但是目前针对农资连锁经营的物流配送理论的研究却十分落后。物流配送水平的滞后成为制约连锁经营在农资领域顺利发展的瓶颈，建立完善的农资连锁物流体系，有利于提高农业经济效益。

在我国社会普遍物流运作水平偏低,物流成本较高的大环境下,农资产品的物流成本也很高。通过从物流配送环节节约成本可以在保证农民购买农资产品的能力的同时使得农资公司能有更好的收益，达到双赢的效果。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的不足，提供一种基于改进遗传算法的农资连锁经营配送中车辆调度方法，提供了更符合农资连销实际情况，节约物流配送环节成本。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

基于改进遗传算法的农资连锁经营配送中车辆调度方法，所述方法包括如下步骤：

S1、建立农资连销配送车辆实时调度模型；

S2、改进遗传算法；

S3、输入相应的配送点信息和车辆信息以及配送失败的惩罚系数；

S4、遗传算法进行优化，输出配送方案。

优选的，所述步骤S1中农资连销经营物流配送车辆调度模型主要包括：农资产品、运输车辆、配送中心、村镇销售网点、运输网络、约束条件和目标函数。

优选的，所述目标函数为

式(1)中，c_ij表示从配送网点i到配送网点j的配送成本，x_ijk表示车辆k从网点i行驶到j，G表示配送失败的网点数，P表示配送失败的惩罚。

优选的，所述步骤S2中改进遗传算法的具体步骤包括：

S21、初始化群体，按照种群数目随机生成N个个体；

S22、选择操作，采用改进的轮盘赌算法来选择个体，保证种群中适应值最小的解也有机会被选到，避免种群的多样性遭到破坏；

S23、交叉算法，采用部分映射交叉算法；

S24、变异操作，采用随机生成变异位点的方法；

S25、终止条件，当经过一定代数最优解已然不变时则停止算法。

优选的，所述步骤S22中改进的轮盘赌算法具体包括：

先产生随机数ξ∈[0，1]，若式(2)成立则选择个体i进行复制。

其中f_j为个体j的适配值，f_min为所有个体中最小的适配值。