1、由于物流推動了國民經濟發(fā)展，因此，被各大企業(yè)譽為“第三利潤源泉”。配送車輛選擇合理的路徑是物流公司很重要的一個環(huán)節(jié)，在車輛路徑問題中，如何降低物流成本，設計合理有效的行車路線，是現階段所關注和研究的問題。本文基于遺傳算法主要對帶約束條件的車輛路徑問題進行研究。然而使用基本遺傳算法求解車輛路徑優(yōu)化時會出現以下不足：存在早熟現象，遇到復雜的問題收斂速度較為緩慢，固定的參數值阻礙最優(yōu)解的出現，無法動態(tài)反映出種群在不同進化時期的需求。針對上述問

2、題，本文主要從以下幾個方面進行研究與改進：
　　(1)本文提出了一種雙染色體編碼方案，它是有兩層染色體結構，第一層染色體是用來存放客戶排列的信息，第二層染色體是通過車輛的約束能力計算出來，用來存放每條子路徑的初始位置。雙染色體編碼能夠有效地減少問題的搜索范圍，不會出現使用懲罰函數處理約束能力等問題，不需要預先計算出車輛的數目。
　　(2)在選擇遺傳算子時，使用路徑翻轉和2-OPT方法實現種群個體的多樣性，提高了種群基因的優(yōu)良

3、性,使用爬山算法中的爬山操作方法提高局部搜索能力。遺傳算法是一種全局搜索方法，在局部搜索能力方面存在不足，因此將遺傳算法和局部搜索能力很強的爬山算法相結合，從而形成了混合遺傳算法，提高了收斂速度，從而得到每代種群中的最優(yōu)個體。
　　(3)基本的遺傳算法都是采用固定的參數值，這種做法會降低算法的執(zhí)行效率。為了避免這種方法的缺陷，本文在改進遺傳算法的基礎上，提出了一種改進的自適應遺傳算法，這種改進的算法能夠隨著環(huán)境、適應度的值和進化代