曹晓燕 孙颖 王辰

（1.南京工业职业技术大学计算机与软件学院 江苏省南京市 210023 2.南京工程学院电力工程学院 江苏省南京市 211167）

货运路径规划问题指的是货运车辆由货源地出发向一个或多个客户目的地运输货物并在货运结束后最终返回货源地的过程中最优路径确定问题[1-2]，其中多车辆、多目标地的货运路径规划是大型货场货物运输重点关注的问题。在现代物流系统中，货运车辆最优路径的规划往往需要在综合考虑时间、距离等因素的基础上以货运成本最低为核心目标[3]，其本质可以抽象为一个多目标优化问题。因此，如何在最短时间内以最低的成本实现多目的地的高效货运，是当前大型货场货运车辆路径规划研究的热点问题。

近年来，智能优化算法被广泛应用于货运车辆的路径规划问题求解中[4]。遗传算法起源于上世纪六十年代初期，是一种基于自然界遗传和进化机理而提出的计算模型，它通过模拟自然生物进化过程中染色体的交叉、变异等来搜索现实工程难题中的最优解[5-6]。与常见的优化算法相比，遗传算法在解决搜索问题时可以同时对空间中的多个解进行综合评估、陷入局部最优的可能性较低、易于并行化的实现，其具有寻优效率高、结果相对精确等优点，在工程中被广泛应用。因此，本文研究基于遗传算法的大型货场多车辆、多目的货运中的车辆路径规划问题具有重要意义。

本文研究一种基于遗传算法的货运车辆路径规划软件系统。……