本文通过遗传算法解决基本的无时限车辆调度问题。采用车辆和客户对应排列编码的遗传算法，通过种群初始化，选择，交叉，变异等操作最终得到车辆配送的最短路径。通过MATLAB仿真结果可知，通过遗传算法配送的路径为61.5000km,比随机配送路径67km缩短了5.5km。此结果表明遗传算法可以有效的求解VRP问题。

B2C电子商务企业物流配送模式选择研究-张宇(精).doc

行驶时间不确定下多配送中心多温冷链品VRP建模及优化 ，卢仁山，黄贵武，以城市冷链物流配送系统中行驶时间随机、多配送站点及冷链品温层差异问题为研究对象。首先采用蓄冷式多温共配对不同温层的冷链品

配送运输是物流系统中最重要的组成部分之一,正是通过配送运输,配送中心才得以最终完成货物从生产商到用户的转移。车辆路线问题是其中的一个重要研究课题,其优化技术是现代物流配送的一项关键技术。本文主要研究基于最短路径算法的物流配送,内容如下:第一部分介绍了物流配送的概念,结合其背景讨论了配送运输研究的方法和意义;第二部分介绍了物流配送中的车辆优化调度问题,概括了国内外物流研究发展的状况及其基本模型;第三部分首先回顾了物流配送中现有的算法,然后作者把动态规划的思想运用到车辆路径问题中,以动态规划法为理论,并做了改进用以解决物流配送最短路径问题;第四部分结合《电子商务与现代物流系统集成平台技术研究开发》项目,研究了B2C电子商务企业的实际物流配送,建立了整数规划的物流配送路径优化模型。针对这一类改进的多设施车辆路径优化模型模型,我们利用改进的混合遗传算法对模型进行了求解,得到了质量较高的解;第五部分总结了文章的主要结论并提出了今后研究工作的方向。

遗传算法解决物流城市配送问题中的路径规划问题

均使用python环境求解，没有调包，从逻辑上实现遗传算法 包含一个GA求解函数解的简单案例 还有一个遗传算法求解一物流调度问题案例：现场有10个配送地点，现在要再区域内选择两配送中心使得配送中心到配送地的总曼哈顿距离最短，自己DNA长度为24，其中前10个位0-1变量，即确定配送至第一个配送中心的配送地有哪些，10-20位也是0-1变量即配送至第二个配送中心的配送地，后面4位分别为配送中心的x、y坐标(自己调整时就要根据这个逻辑修改DNA长度，如3个配送中心应包含30个0-1变量，总DNA长维36)，代码注释相对清晰，基本用到的函数功能和语句功能均有说明，方便初学者修改学习

网上鲜花配送系统c#.net,附带数据库 51622426ST_FlowerPrearrange.zip

本文研究的是基于交货 期进行生产控制的推动式生产，通过对 ＣＶＲＰＳＴＷ 求解，得出各车辆的最优发车时间以及各类物资的 装载量，并以最优发车时间作为物资完工时间，倒 推出各车辆物资的生产顺序与生产数量，进而得到 最优物资生产计划。

应急配送车辆调度优化是物流配送领域近年来的一个新兴的研究方向, 它的研究可大大减少自然灾害和公共卫生事件等突发灾难所带来的损失, 对最大程度保护人民生命和财产安全、推进应急物流管理的完善和发展具有非常重要的意义和广阔的应用前景。对近年来国内相关学者在应急配送车辆调度优化研究中的成果进行了系统整理, 并从模型、算法、研究方法等多个方面进行了述评, 同时讨论了存在的一些问题, 并展望了今后的研究方向。

这是本人在中软国际实习时候老师给发的真实项目，中软国际以前做过的一个项目的需求分析，内容非常详细，所以分很贵哦