2021年一个基于遗传算法的区域物流网络选优方法-遗传算法的寻优原理.docx

一个基于遗传算法的区域物流网络选优方法|遗传算法的寻优原理

　　摘要：本文利用区域物流的相关理论，讨探了物流网络建设的框架，结合区域物流服务的需要，从第三方物流企业的角度出发，侧重于对区域现有的物流中心进行整合和选择，利用改善的遗传算法对现有物流节点进行最优化选择，从而在根本上提升区域物流网络建模的效率和运行参数的可靠性。
　　关键词：遗传算法；区域物流；网络建模；选优方法
　　中图分类号：F224文件标识码：A
　　一、引言
　　近几年区域物流的发展，表现了物流和区域经济发展相辅相成的道理，区域物流发展的宏观和微观经济价值不停显现。发展第三方物流服务，完善区域之间的通道化物流网络系统，和区域内部的物流基础设施系统对于形成区域网络化物流服务格局，降低区域之间及区域内部的经济要素流动成本，提升物流活动效率，加紧区域经济的发展引发了普遍的重视。
　　二、利用贝叶斯法则对遗传算法的改善
　　贝叶斯法则是概率统计中的应用所观察到的现象对相关概率分布的主观判定即先验概率进行修正的标准方法。本文利用贝叶斯发则对再生的概率进行修正，提供一个提升选择压力和保持种群多样性之间达成某种平衡的策略。
　　1贝叶斯法则：
　　修正后的概率后利用***赌的处理方法，决定再生结果。改善的方面关键是对主观经验概率PA│Bi的定义，笔者认为，PA│Bi通常选择05―之间，为了使适配值再生概率小的种群不被过早的淘汰，种群适配值再生概率的大的取值小，种群的适配值再生概率的大的取值大。这么，在一定程度上保留了种群的多样性，减轻了选择压力，因为再生概率修正幅度不大，对算法的收敛速度不会有太大影响。
　　三、详细应用及其模型分析
　　1．网络模型的建立和解算
　　假如将物流中心计划在同一区域的各个地点，不一样布局方案可能使整个物流系统的运作成本产生很大的差异，通常来讲，物流中心选址和网点布局应以费用低、服务好、辐射强和社会效益高为目标。假设某第三方物流企业处于城市经济圈，准备建设自己的配送网络，假设有s个已建设好的物流中心可供选择，有m个物流资源点，有n个用户以一定服务水平接收配送中心服务，图3-1所表示。假设：资源点到配送中心，配送中心到用户的运费均为线性函数，配送中心的可变成本为流量的凹函数，配送中心的容量和个数均受限制。
　　6变异操作
　　采取传统的基础位变异。对个体的每一位基因座，以变异概率Pm指定为变异点，对每一个指定的变异点，将其基因值作取反运算，从而产生出一个新的个体。
　　7终止条件判定
　　判定终止条件之一是否满足，假如满足，停止运算；不然，令t=t+1，转到3。算法的终止条件有以下三种：
　　1假如在给定的最大运行代次内得到最优解，则停止运行；
　　2达成预先给定的最大运行代次即停止运行；
　　3因为有可能得不到最优解，根据收敛条件判定是否终止，当满足给定的条件即停止运行。
　　3．参数确实定
　　1二进制编码串的长度LC=S；
　　2群体大小n取决于问题的复杂程度即己建设物流网点的个数和备选地点的个数，通常在100-200之间取值；
　　3交叉概率N取值在之间；
　　4变异概率P二取值在之间;
　　5最大运行代数T取值在100-200之间。
　　4．解除约束
　　采取处罚策略处罚策略，基础思想为