基于改进遗传算法的航空运输路径优化问题研究

针对航空物流领域对路径进行精确计算以降低配送成本的需求，文中对路径的优化方法进行了研究。通过建模分析，将该问题被抽象为数学中的枢纽位置问题（HLP），然后使用遗传算法进行求解。为了解决大规模的复杂HLP，文中对传统的遗传算法进行了改进，将单一种群的遗传算法扩展成双种群模式。通过为两个种群设置不同的进化参数，从而保证最终胜出的个体具备更优秀的搜索能力。此外，为防止遗传个体在搜索时陷入局部最优解，还引入了模拟退火算法中Metropolis准则。为了衡量改进后的算法性能（I-SGA），文中基于航空公司的实际航线和15个大中城市机场的实际规模等相关数据进行了仿真测试。仿真结果表明，I-SGA的目标函数最优收敛值为1.234 e+12，平均收敛值为1.100 e+12；而SGA的最优收敛值为1.201 e+12，平均收敛值为1.021 e+12，所提算法的效果和效率均有明显的提升。