近些年,物流作为“第三方利润的源泉”受到国内各行业的极大重视并得到较大的发展。物流的目标就在于以最少的费用满足消费者的需求。配送作为物流中一种特殊的、综合的活动形式,在当今社会经济发展中发挥着越来越重要的作用。对于物流企业来说,物流配送车辆优化调度是物流配送系统优化的关键一环,也是电子商务活动不可缺少的内容。正确合理的进行车辆调度,可以有效地减少车辆的空驶率,降低运输成本,提高经济效益。 目前,求解车辆优化调度问题的算法很多。但由于该问题非常复杂,约束条件多种多样,对该问题的求解或是需要付出很大的代价,或是对问题进行了大量的简化,这些都严重阻碍了对实际问题的求解。 鉴于这种情况,本文对单车场多车型非满载并带有时间窗的车辆优化调度问题进行了研究。论文在阅读大量相关资料的基础上,对现有的车辆优化调度问题的约束条件及数学模型进行了归类分析;同时,对传统启发式算法、禁忌搜索算法和遗传算法的基本思想、性能、适用性进行了比较分析,在此基础上提出了采用遗传禁忌混合启发式算法来解决物流配送车辆优化调度问题,并对其选择操作、邻域结构操作进行了改进,且通过实例验证该算法的性能。 本文构造的遗传禁忌混合启发式算法是一个两层的搜索结构,充分利用了不同领域的搜索方法。对遗传禁忌混合启发式算法的比较分析表明:与相关算法相比较,它的优化能力、运行效率、可靠性均有一定的提高,具有一定的应用价值。