基于变长基因型遗传算法的多供应点应急物资调度优化
Scheduling optimization of emergency supplies with multi-supply points based on variable length genotype genetic algorithm
1. 安徽工业大学 管理科学与工程学院, 安徽 马鞍山 243032
2. 泰尔重工股份有限公司, 安徽 马鞍山 243000
摘要
如何及时、高效地调度应急物资以减小突发事件带来的伤害成为社会关注的焦点问题。在综合考虑新冠肺炎疫情这类特殊突发事件特点的前提下，构建了一类多供应点多式联运应急物资调度网络，并以运输成本最低、时间惩罚最少、配送员被感染风险最小为优化目标建立了一类多目标调度优化模型。考虑到基于聚类思想的优化算法在解决多供应点，尤其是多目标调度优化问题中缩减可行域方法科学性存疑的局限性，提出了一类考虑完全可行域思想的变长基因型混合小生境遗传算法，并借助23个基准测试实例验证了这一算法的有效性，更新了部分实例的现有最优解。在此基础上，通过比较多供应点应急物资多式联运算例中四类遗传算法的仿真结果进一步验证了混合小生境等改进策略的优越性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61702006)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.09.0419
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第4期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 1148-1154
文章编号: 1001-3695(2022)04-032-1148-07
发布历史
[2021-12-07] 优先出版
[2022-04-05] 印刷出版
引用本文
吴凡, 杨冰, 洪思. 基于变长基因型遗传算法的多供应点应急物资调度优化 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (4): 1148-1154. (Wu Fan, Yang Bing, Hong Si. Scheduling optimization of emergency supplies with multi-supply points based on variable length genotype genetic algorithm [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (4): 1148-1154. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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