【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第12期 140-143页,共5页

【作 者】： 周生伟 [1,2] ; 蒋同海 [1] ; 张荣辉 [1]

【摘 要】 物流配送车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）是一类具有广泛应用的NP—Hard问题，是解决物流配送效率的关键，传统方法寻找最优解的效率低、耗时长，往往找不到满意的解，导致物流成本过高。为了提高VRP寻优效率，降低物流运送成本，对基本遗传算法改进求解VRP问题。首先建立VRP的数学模型，然后基于贪婪随机自适应算法（Greedy Randomized AdaptiveSearch Procedure，GRASP）改进遗传算法的邻域搜索能力，生成遗传算法初始种群，最后利用遗传算法从GRASP生成的初始种群中找到最优解。计算结果表明，所采用的改进遗传算法可以更好的求解车辆路径问题，有效降低物流运送成本。