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基于并行遗传算法的配送路线求解_胡珂
随着世界经济一体化和我国经济贸易的快速发展， 我国物流行业也得到了前所未有的发展。我国是贸易大国， 交易规模大，产品利润低，而物流成本的费用却越来越高，使得许多企业不得不思考如何通过优化物流配送路线降低物流的成本以增加效益。优化物流配送路线的主要任务是调配合适数量的车辆，确定配送路线、时间和服务对象，即确定较佳的配送方案，使企业降低配送成本和改善客户服务水平。优化配送路线可看作是车辆路径问题（VRP），属于组合优化问题中的 NP 难题之一。遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律演化而来的随机化搜索方法，具有很强的鲁棒性，已经成功运用在很多大规模的组合优化问题中， 但是随着问题的规模和复杂度的不断增加和单个计算机节点的计算发展速度由于物理条件而受到制约，标准遗传算法的求解质量和运行速度都在下降，因此，在并行机系统中运行并行遗传算法就成为解决标准遗传算法速度瓶颈的有效方法。
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