基于遗传算法的电子商务物流配送研究

针对电子商务在物流配送中存在的问题,本研究以车辆可行驶最大路程为限制条件,将遗传算法与节约算法相结合,利用节约算法产生遗传算法的初始解,构造节约遗传算法解决电子商务环境下的物流配送路径优化问题。仿真结果表明,节约遗传算法比遗传算法更具有全局最优性,求得最短路径的效果明显高于遗传算法;随着进化代数的增加,两种算法都越来越趋向于最优值,节约遗传算法的进化起点远高于遗传算法的进化起点,其最优值比遗传算法最优值好;节约遗传算法中的进化代数和种群规模对算法的性能有一定的影响;有路程限制与无路程限制所取得的货车运行路线不同,车辆的最大运行距离也不同。该研究可以提高物流配送效率、缩短配送距离,对节约物流成本和提高客户服务水平具有重要意义。