基于遺傳算法的多設(shè)施選址問(wèn)題研究

摘" 要：文章采用數(shù)學(xué)建模和遺傳算法相結(jié)合的方式對(duì)考慮貨物分配的多設(shè)施選址問(wèn)題進(jìn)行求解，并且在研究中運(yùn)用正交實(shí)驗(yàn)法優(yōu)化參數(shù)設(shè)定，在算法中運(yùn)用輪盤賭選擇法保證染色體的多樣性，運(yùn)用精英保留策略防止優(yōu)良基因的丟失，最終達(dá)到使企業(yè)物流以更低成本和更高效率運(yùn)作的目的，所給出的算例驗(yàn)證了算法在求解上述問(wèn)題的有效性。

" 關(guān)鍵詞：遺傳算法；多設(shè)施選址；精英保留策略；算法優(yōu)化

" 中圖分類號(hào)：F252" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.15.002

Abstract： In this paper， the mathematical modeling and genetic algorithm（GA）are used to solve the multi-facility location problem considering goods distribution， and the orthogonal experiment method is applied to optimize the parameters of GA. The roulette wheel selection strategy is used in GA to generating the next generation of individuals， thereby ensuring population diversity. The elitist preservation strategy is designed in GA to prevent the loss of the good gene. The ultimate goal of the above research is to enable enterprises to achieve low-cost and efficient operation， and the provided experiments verify the effectiveness of the algorithm in solving the above problem.

Key words： genetic algorithm; multi-facilities location; elitist preservation strategy; algorithm optimization

0" 引" 言

" 在企業(yè)中，設(shè)施選址是企業(yè)建立和經(jīng)營(yíng)的第一步，如果不能采用正確的方法獲得良好的選址方案，其產(chǎn)生的負(fù)面影響將不能用建設(shè)完成后的管理與完善來(lái)彌補(bǔ)。所以應(yīng)當(dāng)更注重設(shè)施選址，將設(shè)施選址與管理并重，從而提高企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率。

" 目前很多專家學(xué)者都針對(duì)設(shè)施選址問(wèn)題開(kāi)展了研究。由于傳統(tǒng)的優(yōu)化算法很難求解日益復(fù)雜的NP-hard問(wèn)題，1975年Holland第一次在他的文章中提到遺傳算法（Genetic Algorithm，GA），才讓這類復(fù)雜問(wèn)題的解決有所突破，所以基于元啟發(fā)式算法的近似求解算法成為目前和未來(lái)解決復(fù)雜設(shè)施選址問(wèn)題的主要方向。張振[1]對(duì)縣域低碳物流選址及配送路徑優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行研究，結(jié)合模擬退火算法與遺傳算法設(shè)計(jì)提出二階段混合啟發(fā)式算法，通過(guò)MATLAB進(jìn)行算法編程，求解得出最優(yōu)方案，驗(yàn)證了該模型與算法的可靠性及有效性。馮瑛杰等[2]運(yùn)用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)非支配排序遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解。……