【摘 要】
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物流作为世界经济活动的“第三利润源泉”，已被世界各国所关注，尤其是工业发达国家，物流的发展已经相当成熟，物流管理与物流技术已经得到了广泛的应用。 物流配送车辆调度对物流成本有很大的影响，配送方案的选择是否合理，对配送的成本、运输的效益以及客户的满意程度都有着相当重要的影响。如何通过科学的物流管理方法来提高配送效率、减低物流成本、提高企业的服务质量已是目前研究的重点。 本文先分析了物流配送中最主
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物流作为世界经济活动的“第三利润源泉”，已被世界各国所关注，尤其是工业发达国家，物流的发展已经相当成熟，物流管理与物流技术已经得到了广泛的应用。
物流配送车辆调度对物流成本有很大的影响，配送方案的选择是否合理，对配送的成本、运输的效益以及客户的满意程度都有着相当重要的影响。如何通过科学的物流管理方法来提高配送效率、减低物流成本、提高企业的服务质量已是目前研究的重点。
本文先分析了物流配送中最主要的VRP的研究价值和近几年的发展状况，介绍了与之相关的一些概念和VRP在现实生活中可能遇到的一些问题和约束条件。然后分析了近几年在解决车辆路径问题中使用的方法，并对它们各自的优缺点进行对比分析，选择了改进的遗传算法来解决车辆路径的优化问题。
目前的配送任务一般都是大规模的车辆路径问题，且客户对收货都有一定的时间限制。因此本文通过对遗传算法进行改进来求解含有多个配送中心的VRPTW。首先对多配送中心问题采用了重心法和中垂线法相结合的分区方法，将其分为一个个单配送中心进行求解；然后对遗传算法主要改进有：（1）以车辆的容载量和最大里程为约束条件对初始解进行不可行解的删除；（2）将轮盘赌和最佳个体保留法各自的优点相结合作为选择算子；（3）因为在遗传的整个过程中对交叉和变异的概率有不同的要求，因此选择了自适应的交叉变异概率。最后用MATLAB语言编程对实例一和时间窗有严格要求的实例二进行验证，结果表明此改进的遗传算法对求解此类优化问题比改进前有很大的提高，不仅产生了更加优良的初始种群，而且收敛速度也比改进前有所提高，实例一提高了9.33%,实例二提高了7.91%。
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