论文基于最短路多种群遗传算法物流园区内部布局是关于本文可作为相关专业遗传算法论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文人工智能遗传算法论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
摘 要：针对物流园区内部功能模块配置布局问题,借鉴车间设备布局的设计方法,考虑路网最短路距离,建立物流园区内部功能模块配置布局模型.应用分割树方法,构造二维平面布局和一维序列的对应关系,设计了多种群遗传算法进行求解.最后以宁波陆港物流园区为例,验证算法的可行性.
关键词：配置布局方法；多种群遗传算法；路网最短路；物流园区；功能模块
中图分类号：F719 文献标识码：A
Abstract： Learning from the workshop facility layout design methodology, this paper mainly researches on the optimization model of the functional modules configuration in logistics park and develops an efficient multi-population genetic algorithm to solve it. The relationship between two-dimensional layouts and one-dimensional sequence is represented by slicing tree method. More importantly, this paper considers the shortest distance in the road network. The algorithm is applied in the Ningbo Land-Port logistics park to verify the feasibility.
Key words： configuration and layout methods； multi-population genetic algorithm（MPGA）； shortest path； logistics park； function modules
0 引 言
物流园区是众多物流功能的载体,其内部功能模块的合理布局直接影响着物流园区的有效运作和功能发挥.物流园区内部布局方法源于工厂车间布局设计[1].Richard Muther提出的系统设施规划布置——SLP（Systematic Layout Planning）设计方法使平面配置布局设计从定性阶段发展到了定量阶段.Lee R.C、Buffa等设施规划和设计学者将计算机技术引入到平面布局中,如CRAFT、CORELAP、ALDEP、COFAD、Multi-PLE等,对布局问题进行优化设计.之后,图论法,割树法等都逐渐应用到平面布局中,并用遗传算法、禁忌搜索等启发式算法来求解.
本文在前人研究基础上,采用分割树作为中间媒介,将遗传算法的染色体和配置布局的结果对应转化,保持染色体的合法性.创新性引入最短路距离,使模型更符合实际情况,解空间更自由.引入精英策略,加速最优解的搜索.选用多种群遗传算法,避免单个种群的遗传算法陷入局部收敛和早熟.
1 配置布局模型
物流园区内部配置布局的最主要目标是实现各功能模块之间货物搬运成本最小和邻接关联程度最大.以此建立多目标配置布局模型.
1.1 模型假设
为保证物流园区内部配置布局模型求解的可行性,本文做如下假设：
（1）各个功能模块和所要布局的地块形状均为矩形.
（2）分割到底.因为在编码时采用二叉树分割的方式,地块分割时会一分到底,故不考虑出现类似如图1的情形.分割线相当于园区内的路网,一般路网到底也符合实际情况.
（3）已知以下数据：功能模块的数目；功能模块之间的关联度；功能模块之间的货物流动量；单位货物搬运成本；布局地块的总面积；各功能模块的面积.
1.2 模型建立
根据功能模块间货物搬运成本最小和邻接关联度最大模型的目标要求,构建如下的数学模型：
■
s.t. ■a■等于A
式中：F■——功能模块之间搬运的总成本函数；F■——功能模块之间邻接关联度函数；f■——功能模块i到功能模块j的货物流动数；c■——功能模块i到功能模块j的单位货物单位距离搬运成本；d■——功能模块i到功能模块j中心的路网最短距离,将在1.3中详细介绍；b■——功能模块i和功能模块j的邻近度,将邻近度值分成六个等级,具体见表1；范围由■来确定,d■表示最大距离,等于总地块的长宽之和.
v■——功能模块i和功能模块j的关联度,表示功能模块之间关系的密切程度,类似系统布局设计的作业单位间关系密切程度,并分成六个等级,具体见表2.
a■——功能模块k的面积；A——布局地块的总面积.
1.3 最短路引入
传统的计算模块i到功能模块j的距离d■的方法包括欧式距离方法和曼哈顿距离.即：
欧式距离：d■等于■
曼哈顿距离：d■等于x■-x■+y■-y■
这两种距离的算法会影响配置布局的方案,甚至导致配置布局方案的错误,和实际不符.如图2中所示,模块2到模块6的距离,不管是用欧式距离还是曼哈顿距离,算得结果即是图中蓝色线所示,而实际距离却是图中红色线表示的；正是蓝色线代表的两种计算方法导致布局图出现2,3,5,6累计长条形布局情况.
为了避免长条形布局的出现,张智文等[2]提出采用长宽比范围作为罚函数的方法.但这存在两点问题：首先合适的长宽比值的范围难以确定,其次长宽比值的限定会导致解空间的缩小,甚至达不到最优解.
为此,将布局图中每个模块的边界看作路网,引入最短路距离来计算模块i到功能模块j的距离d■,即图2中红色表示,是完全符合实际又能避免上述问题的,同时也保证了解空间的自由性.本文采用Dijkstra算法来求解模块之间的最短路.
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参考文献：
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