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【摘 要】随着我国经济突飞猛进的发展,物流成为社会分工中重要的环节.物流系统的优劣也影响了业务流程的运行效率及其成本.国内某家物流公司的主要业务是从分布在全国的M个主机厂,将N种品牌商品小汽车调运到全国多个城市的4S店.文章应用0-1规划的思想解决了整车物流调度的优化问题.
【关 键 词 】遗传算法；0-1[2]规划；Floyd算法
1.模型建立
我们假设货车运达所有订单后,停留在最终的目的地且不返回,因此不产生回途所需要的空载费用以及小汽车运载的业务费.
1.1相应的一系列费用陈述如下
①货车P从订单点i到订单点j的空载费用等于货车运输途中因部分车位空闲而产生的空载运输成本为0.2元/（公里·车位）*空载车位数量*订单点i,j之间的距离,即为：0.2×T×d.
②小汽车订单点i到订单点j的业务费用等于运输商品小汽车的业务费为0.7元/（公里·辆）*从订单点i卸下订单后的小汽车数量（也即为货车可运载小汽车总车位数量-空车位数量）*订单点i,j之间的距离,即为：0.7×（Bp-Tij）×dij.
③货车P从订单点i到订单点j的油耗费等于油耗动力成本为0.5元/公里*订单点i,j之间的距离,即为：0.5×d.
④货车P从订单点i到订单点j的过路费等于过路费成本为0.4元/公里*订单点i,j之间的距离,即为：0.4×d.
⑤以上费用为货车P从运单点i到j的总体费用,进行求和得到编号为P的货车在两订单点之间的运营成本：W等于
0.2×T+0.7×
（B
-T）+0.9×d.
⑥一辆货车在订单点i,j之间产生的总体费用,因问题一中92个订单点的总体费用只需将其针对i、j求和即可,但考虑到货车P不一定经过每一个订单点,因此我们在此引入一个0-1变量Xijp,定义.
X等于1 编号为P的货车从订单点i行驶到j
0 编号为P的货车不从订单点i行驶到j
由此即可得到编号为P的货车在两订单点之间的总运输费,记为 W2：
W2等于0.2
×T+0.7×
（B
-T）+0.9×d×X
⑦而从某个主机厂调度货车来完成运输订单,保证在完成运输任务的基础上得到总体运输成本为：W3等于0.2
×T+0.7×
（B
-T）+0.9×d×X.
由题意有,需要我们把握在完成运输任务的基础上使得运费最少,再结合上述的费用称述,因此我们得到目标函数为：
min等于W3等于0.2
×T+0.7×
（B
-T）+0.9×d×X.
1.2约束条件,在此,我们主要考虑以下因素
①每一辆货车所能装载的小汽车数量有限（也即车位有限）：D×Y≤B.
②一个运力货车运单的目的地城市的数量不超过3个：Y≤3.
③允许将不同订单用同一货车运输,但是不允许将同一订单拆分用不同货车运输：X×Y等于1.
由上述可得,模型建立如下：
min等于W3等于0.2
×T+0.7×
（B
-T）+0.9×d×X.
s.t
D
×Y≤
B
Y≤3
X×
Y等于1
Y等于0,1
X等于0,1
2.模型求解
文章解决的是一个典型的规划问题,我们采用遗传算法进行问题的求解.
遗传算法[1]基本原理：长度为L的n个二进制串bi（i等于1,2,等,n）组成遗传算法的初解群,在每个串中,每个二进制位就是个体染色体的基因.
遗传算法的步骤和意义：
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（1）初始化：选择一个群体集合bi,i等于1,2,...n,这个初始的群体即问题假设解的集合.一般取n等于30-160.
（2）选择：根据适者生存原则选择下一代的个体.在选择时,以适应度为选择原则.适应度准则体现了适者生存,不适应者淘汰的自然法则.给出目标函数f,则f（bi）称为个体bi的适应度.为选中bi为下一代个体的次数.显然：
1）适应度较高的个体,繁殖下一代的数目较多.
2）适应度较小的个体,繁殖下一代的数目较少；甚至被淘汰.
货车学位论文撰写
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如此产生对环境适应能力较强的后代.即选择出和最优解较接近的中间解.
（3）交叉：对于选中用于繁殖下一代的个体,随机地选择两个个体的相同位置,按交叉概率P.在选中的位置实行交换.这个过程反映了随机信息交换；目的在于产生新的基因组合,也即产生新的个体.交叉时,可实行单点交叉或多点交叉.例如有个体：S1等于100101、S2等于010111,选择它们的左边3位进行交叉操作,则有：S1等于010101、S2等于100111,一般而言,取值为0.25—0.75.
（4）变异：根据生物遗传中基因变异的原理,以变异概率Pm对某些个体的某些位执行变异.在变异时,对执行变异的串的对应位求反,即把1变为0,把0变为1.变异概率Pm与生物变异极小的情况一致,所以,Pm的取值较小,一般取0.01-0.2.例如有个体S等于101011.对其的第1,4位置的基因进行变异,则有S'等于001111.
（5）全局最优收敛：最优个体的
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对原始数据进行了预处理之后利用遗传算法,应用C语言得到结果如下：
图一 求解结果地图呈现
3.结果分析
根据本文求解,我们可以应用到各种物流的具（下转第215页）（上接第186页）体分配工作方面,可以在理论上帮助降低成本,给出较优的规划方案. [科]
【参考文献】
[1]王赟,李仁旺,倪夏静,陈昆昌,莫灿林.基于遗传算法的服装配送路径优化策略[J].浙江理工大学学报,杭州：2013.03.
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[2]殷铭,张兴华,戴先忠.基于MATLAB的遗传算法.南京东南大学自动控制系（210096）.计算机应用.
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