# 基于GA的配送问题优化：使用Python的实践
## 引言
配送问题（Delivery Problem）在现代物流管理中至关重要，尤其是在电商和快递行业。如何有效地安排配送路线，以达到降低成本、提高效率的目标，是物流领域面临的核心挑战之一。而遗传算法（Genetic Algorithm, GA）作为一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，被广泛应用于解决复杂的组合优化问题。
本文将通过一
B站同步视频：https://www.bilibili.com/video/BV1JS4y1h7YR/遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。它最早由美国密执安大学的 Holland 教授提出，起源于 60 年代对自然和人工自适应系统的研究。 70 年代De Jong基于遗传算法的思想在计算机上进行了大量的纯数假函数优化计算实验。在一系列研究工作的基础
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2023-06-14 20:48:12
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遗传算法（GA）详解遗传算法主要作用是求解最优解，例如求函数极值，或是飞机巡航问题中的最短巡航路线的求解等，其作用与模拟退火算法的作用较为相似。本文将从GA算法的原理，结构与两个实践应用进行比较详细的讲解（受篇幅限制，本文先对第一个实践进行详细讲解），本文代码采用Python.算法原理： 遗传算法既然有遗传二字，那自然与遗传有关了。首先兔兔在下面列出了所用到的遗传学的一些术语： 染色体chromo
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2023-10-19 05:30:27
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# 选址问题中的遗传算法：用Python解决复杂优化
## 引言
选址问题在商业运营中至关重要，合理的选址可以最大化收益，减少成本。随着数据科学的发展，遗传算法（GA）作为一种高效的优化算法，吸引了很多研究者和从业者的关注。本文将探讨如何使用Python实现遗传算法解决选址问题，并提供相应的示例代码。
## 遗传算法简介
遗传算法基于自然选择和遗传学原理，主要步骤包括选择、交叉、变异和替换
# GA算法与Python的结合：探索旅行商问题
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传学原理的优化算法。它在解决复杂的优化问题中表现出色，常被应用于路径规划、机器学习等领域。本文将带您通过Python实现经典的旅行商问题（TSP），探讨GA的基本思想与实际应用。
## 旅行商问题（TSP）
旅行商问题的目标是找到一个最短的路径，使得旅行商可以访问每个城
1. 导言遗传算法是群智能优化计算中应用最为广泛、最为成功、最具代表性的智能优化方法。它是以达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传变异理论为基础，模拟生物进化过程和机制，产生的一种群体导向随机搜索技术和方法。2. 基本原理2.1 基本思想遗传算法的基本思想：首先根据待求解优化问题的目标函数构造一个适应度函数。然后，按照一定的规则生成经过基因编码的初始群体，对群体进行评价、遗传运算(交叉和变异)、选择等操
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2023-08-12 21:25:09
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LinJM @HQU 谈及遗传算法，我首先想到的就是孟德尔的豌豆实验。当然，遗传算法实质上并不能用豌豆实验说明，豌豆实验探讨了分离定律和自由组合定律，而遗传算法所借鉴的并不是这两个定律。遗传算法，简单的讲，就是达尔文的适者生存的原理，当新结果的适应度比原来的适应度高，那么这个结果就保存下来，并遗传给下一代，就是把好的留下来（这个“好的”，“怎么好”，就是我们根据具体情况具体定义的）当然，这里面不仅仅是把好的结果留下来，同时还借鉴了遗传进化里面的染色体交叉和变异的想法。闲话说完，那么咱们就来看看遗传算法比较正式的说法是什么： 遗传算法是计算机科学人工智能领域中用于解决最优化的一种搜索启发...
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2013-08-14 18:14:00
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2评论
本文是去年课题组周报中的一个专题讲解，详细讲了GA，由于是周报，所以十分详细。很适合初学者入门。文中也简单提及了模拟退火算法。文章综合参考了一些互联网资料。发博客以备忘！三：遗传算法 照例先给出科学定义： 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）起源于对生物系统所进行的计算机模
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2024-08-21 08:39:28
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题目描述： 现有20个客户点，7个可供配送的配送中心以及一个发件网点，客户点有不同数量的货物要求，现需要发件网点向若干个配送中心提供货物，再由配送中心提供给客户，保证每个客户由一个配送中心完成配送工作并且满足配送要求。目标为在保证客户要求的前提下达到成本最小，并给出具体的配送方案。目标函数：
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2024-07-22 10:02:08
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遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种抽象于生物进化过程的 、基于自然选择和生物遗传机制的优化技术. 遗传算法的基本原理 在遗传算法的执行过程中,每一代有许多不同的种群个体(染色体 &nb
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2024-01-05 12:01:44
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最近在实习中，遇到了一个实际问题。客户要将若干大小不一的小矩形，排到大矩形上，而且还要求可以设置小矩形之间的间距，和大矩形的margin值，便于裁切。排样问题是一个经典的NP问题，有很多解决方案。神经网络、遗传、蚁群、模拟退火等等算法都可以解决这个问题。对于一些行业的工业生产，很多生产数据并没有测试数据那般***钻，所以这些算法基本都能满足生产的需要。 在这里，我主要参考了一篇郑州大学的
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2024-05-28 12:58:20
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基于python语言，实现经典遗传算法（GA）对多车场车辆路径规划问题（MDCVRP）进行求解。 目录往期优质资源1. 适用场景2. 求解效果3. 代码分析4. 数据格式5. 分步实现6. 完整代码参考 往期优质资源python实现6种智能算法求解CVRP问题python实现7种智能算法求解MDVRP问题python实现7种智能算法求解MDVRPTW问题Python版MDHFVRPTW问题智能求解
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2023-08-05 18:10:31
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国家政策越来越好，选择创业的人也是越来越多，可有的人选址没选好，新店开张没多久便关门大吉，你真的会选址吗？一、广开渠道寻找商铺现在有许多创业者喜欢通过报纸广告、房屋中介、房地产交易会、互联网等了解商铺信息。其实，商铺市场有个“28法则”，即公开出租信息的店铺只占总数的20%，而以私下转让等方式进行隐蔽交易的却占80%。所以，寻找商铺一定要广开渠道，多管齐下。二、“客流”就是“钱流”商铺选址一定要注
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2023-10-19 09:03:56
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1.遗传算法1.1 遗传算法的概念 遗传算法是一种基于“适者生存”的高度并行、随机和自适应的优化算法,通过复制、交叉、变异将问题解编码表示的“染色体”群一代代不断进化,最终收敛到最适应的群体,从而求得问题的最优解或满意解。其优点是原理和操作简单、通用性强、不受限制条件的约束,且具有隐含并行性和全局解搜索能力,在组合优化问题中得到广泛应用。 遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物
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2024-01-14 08:42:29
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遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种基于生物进化理论的优化算法，由John Holland
原创
2023-07-23 00:12:15
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遗传算法求TSP问题 目录 人工智能第四次实验报告 1 遗传算法求TSP问题 1 一 、问题背景 1 1.1 遗传算法简介 1 1.2 遗传算法基本要素 2 1.3 遗传算法一般步骤 2 二 、程序说明 3 2.3 选择初始群体 4 2.4 适应度函数 4 2.5 遗传操作 4 2.6 迭代过程 4 三 、程序测试 5 3.1 求解不同规模的TSP问题的算法性能 5 3.2 种群规模对算法结果的
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2023-11-30 21:46:06
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一、遗传算法简介：遗传算法是进化算法的一部分，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。二、遗传算法思想：遗传算法组成： 1.编码 2.适应度函数 3.遗传算子：选择、交叉、变异 4.运行参数借鉴生物进化论，遗传算法将要解决的问题模拟成一个生物进化的过程，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代的解，并逐步淘汰掉适应度函数值低的解，增加适应度函数值高的解。这样进化N代后就很有可能会进化出适应度函数值
关于遗传算法中的permutation coding问题的交叉算子种类介绍 见文章
Inver-over 算子 1998：Inver-over 算子可以看作是GA中交叉和变异的混合方法 Inver-over步骤：随机初始化种群P如果没达到temination，对每一个个体，，随机从 中选择一个city c执行下面的循环，生成随机数
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2024-08-12 17:29:18
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我们已经讲解了使用GA求解0-1背包问题（遗传算法求解0-1背包问题（附matlab源代码）），车间调度问题（遗传算法求解车间调度问题（附MATLAB代码）），以及对BP神经网络的参数优化问题（机器学习 | 基于遗传算法的BP神经网络优化算法（附MATLAB代码））。今天小编来为大家讲解使用遗传算法（简称GA）求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）。01 | 问题描述VRPTW是指一定数量的客户
原创
2021-03-24 20:43:38
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我们已经讲解了使用GA求解0-1背包问题（遗传算法求解0-1背包问题（附matlab源代码）），车间调度问题（遗传算法求解车间调度问题（附MATLAB代码）），以及对BP神经网络的参数优化问题（机器学习 | 基于遗传算法的BP神经网络优化算法（附MATLAB代码））。今天小编来为大家讲解使用遗传算法（简称GA）求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）。01 | 问题描述VRPTW是指一定数量的客户
原创
2021-03-24 20:43:46
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