计算机应用技术专业毕业论文计算机应用技术专业毕业论文 精品论文精品论文 遗传算法和模拟退火遗传算法和模拟退火算法在车辆线路问题上的研究及应用算法在车辆线路问题上的研究及应用关键词：车辆路径问题关键词：车辆路径问题 遗传算法遗传算法 时间窗时间窗 模拟退火算法模拟退火算法摘要：(VRP)车辆路线问题在物流业中对于节约汽车资源起到了决定性作用，为 控制成本起了建设性作用。遗传算法应用自然界优胜劣汰的规律。运用遗传算 法求解车辆路径问题，可以从初始解开始计算，在计算过程中逐渐解出可行解 及最优解，并淘汰不可行解。而模拟退火算法的应用，为求解车辆路径问题提 供了新的方法，它能有效的防止陷入局部最优的情况。因此本文将遗传算法和 模拟退火算法结合，利用各自的优点更快更高效的生成最优解。并在此过程中 加入了记忆装置，在解的生成过程中记录下最优解，防止其在进化过程中遗失。 本文是通过遗传算法和模拟退火算法来研究带有时间窗口的车辆路径问题(客户 要求将需求的货物在规定的时间窗内送到，也称有时限问题)，利用一汽丰田产 前物流管理系统提供的数据，运用有记忆的模拟退火遗传算法进行研究和试验， 并能很好的产生最优解，达到了预期的效果。正文内容正文内容(VRP)车辆路线问题在物流业中对于节约汽车资源起到了决定性作用，为控 制成本起了建设性作用。遗传算法应用自然界优胜劣汰的规律。运用遗传算法 求解车辆路径问题，可以从初始解开始计算，在计算过程中逐渐解出可行解及 最优解，并淘汰不可行解。而模拟退火算法的应用，为求解车辆路径问题提供 了新的方法，它能有效的防止陷入局部最优的情况。因此本文将遗传算法和模 拟退火算法结合，利用各自的优点更快更高效的生成最优解。并在此过程中加 入了记忆装置，在解的生成过程中记录下最优解，防止其在进化过程中遗失。 本文是通过遗传算法和模拟退火算法来研究带有时间窗口的车辆路径问题(客户 要求将需求的货物在规定的时间窗内送到，也称有时限问题)，利用一汽丰田产 前物流管理系统提供的数据，运用有记忆的模拟退火遗传算法进行研究和试验， 并能很好的产生最优解，达到了预期的效果。 (VRP)车辆路线问题在物流业中对于节约汽车资源起到了决定性作用，为控制成 本起了建设性作用。遗传算法应用自然界优胜劣汰的规律。运用遗传算法求解 车辆路径问题，可以从初始解开始计算，在计算过程中逐渐解出可行解及最优 解，并淘汰不可行解。而模拟退火算法的应用，为求解车辆路径问题提供了新 的方法，它能有效的防止陷入局部最优的情况。因此本文将遗传算法和模拟退 火算法结合，利用各自的优点更快更高效的生成最优解。并在此过程中加入了 记忆装置，在解的生成过程中记录下最优解，防止其在进化过程中遗失。本文 是通过遗传算法和模拟退火算法来研究带有时间窗口的车辆路径问题(客户要求 将需求的货物在规定的时间窗内送到，也称有时限问题)，利用一汽丰田产前物 流管理系统提供的数据，运用有记忆的模拟退火遗传算法进行研究和试验，并 能很好的产生最优解，达到了预期的效果。 (VRP)车辆路线问题在物流业中对于节约汽车资源起到了决定性作用，为控制成 本起了建设性作用。遗传算法应用自然界优胜劣汰的规律。运用遗传算法求解 车辆路径问题，可以从初始解开始计算，在计算过程中逐渐解出可行解及最优 解，并淘汰不可行解。而模拟退火算法的应用，为求解车辆路径问题提供了新 的方法，它能有效的防止陷入局部最优的情况。因此本文将遗传算法和模拟退 火算法结合，利用各自的优点更快更高效的生成最优解。并在此过程中加入了 记忆装置，在解的生成过程中记录下最优解，防止其在进化过程中遗失。本文 是通过遗传算法和模拟退火算法来研究带有时间窗口的车辆路径问题(客户要求 将需求的货物在规定的时间窗内送到，也称有时限问题)，利用一汽丰田产前物 流管理系统提供的数据，运用有记忆的模拟退火遗传算法进行研究和试验，并 能很好的产生最优解，达到了预期的效果。 (VRP)车辆路线问题在物流业中对于节约汽车资源起到了决定性作用，为控制成 本起了建设性作用。遗传算法应用自然界优胜劣汰的规律。运用遗传算法求解 车辆路径问题，可以从初始解开始计算，在计算过程中逐渐解出可行解及最优 解，并淘汰不可行解。而模拟退火算法的应用，为求解车辆路径问题提供了新 的方法，它能有效的防止陷入局部最优的情况。因此本文将遗传算法和模拟退 火算法结合，利用各自的优点更快更高效的生成最优解。并在此过程中加入了 记忆装置，在解的生成过程中记录下最优解，防止其在进化过程中遗失。本文 是通过遗传算法和模拟退火算法来研究带有时间窗口的车辆路径问题(客户要求 将需求的货物在规定的时间窗内送到，也称有时限问题)，利用一汽丰田产前物流管理系统提供的数据，运用有记忆的模拟退火遗传算法进行研究和试验，并 能很好的产生最优解，达到了预期的效果。 (VRP)车辆路线问题在物流业中对于节约汽车资源起到了决定性作用，为控制成 本起了建设性作用。遗传算法应用自然界优胜劣汰的规律。运用遗传算法求解 车辆路径问题，可以从初始解开始计算，在计算过程中逐渐解出可行解及最优 解，并淘汰不可行解。而模拟退火算法的应用，为求解车辆路径问题提供了新 的方法，它能有效的防止陷入局部最优的情况。因此本文将遗传算法和模拟退 火算法结合，利用各自的优点更快更高效的生成最优解。并在此过程中加入了 记忆装置，在解的生成过程中记录下最优解，防止其在进化过程中遗失。本文 是通过遗传算法和模拟退火算法来研究带有时间窗口的车辆路径问题(客户要求 将需求的货物在规定的时间窗内送到，也称有时限问题)，利用一汽丰田产前物 流管理系统提供的数据，运用有记忆的模拟退火遗传算法进行研究和试验，并 能很好的产生最优解，达到了预期的效果。 (VRP)车辆路线问题在物流业中对于节约汽车资源起到了决定性作用，为控制成 本起了建设性作用。遗传算法应用自然界优胜劣汰的规律。运用遗传算法求解 车辆路径问题，可以从初始解开始计算，在计算过程中逐渐解出可行解及最优 解，并淘汰不可行解。而模拟退火算法的应用，为求解车辆路径问题提供了新 的方法，它能有效的防止陷入局部最优的情况。因此本文将遗传算法和模拟退 火算法结合，利用各自的优点更快更高效的生成最优解。并在此过程中加入了 记忆装置，在解的生成过程中记录下最优解，防止其在进化过程中遗失。本文 是通过遗传算法和模拟退火算法来研究带有时间窗口的车辆路径问题(客户要求 将需求的货物在规定的时间窗内送到，也称有时限问题)，利用一汽丰田产前物 流管理系统提供的数据，运用有记忆的模拟退火遗传算法进行研究和试验，并 能很好的产生最优解，达到了预期的效果。 (VRP)车辆路线问题在物流业中对于节约汽车资源起到了决定性作用，为控制成 本起了建设性作用。遗传算法应用自然界优胜劣汰的规律。运用遗传算法求解 车辆路径问题，可以从初始解开始计算，在计算过程中逐渐解出可行解及最优 解，并淘汰不可行解。而模拟退火算法的应用，为求解车辆路径问题提供了新 的方法，它能有效的防止陷入局部最优的情况。因此本文将遗传算法和模拟退 火算法结合，利用各自的优点更快更高效的生成最优解。并在此过程中加入了 记忆装置，在解的生成过程中记录下最优解，防止其在进化过程中遗失。本文 是通过遗传算法和模拟退火算法来研究带有时间窗口的车辆路径问题(客户要求 将需求的货物在规定的时间窗内送到，也称有时限问题)，利用一汽丰田产前物 流管理系统提供的数据，运用有记忆的模拟退火遗传算法进行研究和试验，并 能很好的产生最优解，达到了预期的效果。 (VRP)车辆路线问题在物流业中对于节约汽车资源起到了决定性作用，为控制成 本起了建设性作用。遗传算法应用自然界优胜劣汰的规律。运用遗传算法求解 车辆路径问题，可以从初始解开始计算，在计算过程中逐渐解出可行解及最优 解，并淘汰不可行解。而模拟退火算法的应用，为求解车辆路径问题提供了新 的方法，它能有效的防止陷入局部最优的情况。因此本文将遗传算法和模拟退 火算法结合，利用各自的优点更快更高效的生成最优解。并在此过程中加入了 记忆装置，在解的生成过程中记录下最优解，防止其在进化过程中遗失。本文 是通过遗传算法和模拟退火算法来研究带有时间窗口的车辆路径问题(客户要求 将需求的货物在规定的时间窗内送到，也称有时限问题)，利用一汽丰田产前物流管理系统提供的数据，运用有记忆的模拟退火遗传算法进行研究和试验，并 能很好的产生最优解，达到了预期的效果。 (VRP)车辆路线问题在物流业中对于节约汽车资源起到了决定性作用，为控制成 本起了建设性作用。遗传算法应用自然界优胜劣汰的规律。运用遗传算法求解 车辆路径问题，可以从初始解开始计算，在计算过程中逐渐解出可行解及最优 解，并淘汰不可行解。而模拟退火算法的应用，为求解车辆路径问题提供了新 的方法，它能有效的防止陷入局部最优的情况。因此本文将遗传算法和模拟退 火算法结合，利用各自的优点更快更高效的生成最优解。并在此过程中加入了 记忆装置，在解的生成过程中记录下最优解，防止其在进化过程中遗失。本文 是通过遗传算法和模拟退火算法来研究带有时间窗口的车辆路径问题(客户要求 将需求的货物在规定的时间窗内送到，也称有时限问题)，利用一汽丰田产前物 流管理系统提供的数据，运用有记忆的模拟退火遗传算法进行研究和试验，并 能很好的产生最优解，达到了预期的效果。 (VRP)车辆路线问题在物流业中对于节约汽车资源起到了决定性作用，为控制成 本起了建设性作用。遗传算法应用自然界优胜劣汰的规律。运用遗传算法求解 车辆路径问题，可以从初始解开始计算，在计算过程中逐渐解出可行解及最优 解，并淘汰不可行解。而模拟退火算法的应用，为求解车辆路径问题提供了新 的方法，它能有效的防止陷入局部最优的情况。因此本文将遗传算法和模拟退 火算法结合，利用各自的优点更快更高效的生成最优解。并在此过程中加入了 记忆装置，在解的生成过程中记录下最优解，防止其在进化过程中遗失。本文 是通过遗传算法和模拟退火算法来研究带有时间窗口的车辆路径问题(客户要求 将需求的货物在规定的时间窗内送到，也称有时限问题)，利用一汽丰田产前物 流管理系统提供的数据，运用有记忆的模拟退火遗传算法进行研究和试验，并 能很好的产生最优解，达到了预期的效果。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换 码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/www.400gb.com/file/75571905 。如还不能显示，可以联系我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃换烫梯葺铑? endstream endobj 2x 滌?U閩 AZ箾 FTP鈦 X 飼?狛P?燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3 锝檡骹笪 yLrQ#?0 鯖 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛渓? 擗#?“?#綫 G 刿#K 芿$?7.耟?Wa 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 皗 E|?pDb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳 $Fb 癳$Fb 癳$F?責鯻 0 橔 C,f 薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵秾腵薍秾腵% ?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍 G?螪 t 俐猻覎?烰:X=勢)趯飥? 媂s 劂 /x?矓 w 豒庘 q?唙?鄰爖媧A|Q 趗擓蒚?緱鳝嗷 P?