□ 祁 爽，肖云梅，李玉英

(1.湖南軟件職業(yè)學(xué)院,湖南 長沙 410000；2.停弦中學(xué),湖南 常德 415212)

我國的物流發(fā)展相比較國外的物流發(fā)展起步較晚，一直到20世紀(jì)90年代后期才進(jìn)入了高速發(fā)展期，在我國社會經(jīng)濟(jì)體系不斷完善和發(fā)展的趨勢下，科學(xué)技術(shù)、外貿(mào)組織、電子信息商務(wù)等行業(yè)和技術(shù)也在不斷的發(fā)展，并掀起了一波又一波的浪潮。由于我國的人口數(shù)量龐大，整體的貨物運(yùn)輸量在迅速增加，使得物流基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模也在不斷的擴(kuò)大，物流要滿足大多數(shù)人群的需求就需要對自身的技術(shù)和設(shè)備水平進(jìn)行一定的創(chuàng)新和提高，而且相關(guān)的政府部門對物流也加大了重視程度，使得國內(nèi)的物流緊跟現(xiàn)代化發(fā)展的腳步。

1 針對遺傳算法的基本原理進(jìn)行分析

1.1 遺傳算法的基本定義

遺傳算法是模擬生物進(jìn)化過程的計算方法，是自然遺傳學(xué)與計算機(jī)科學(xué)相互結(jié)合、相互滲透而形成的新的計算方法。遺傳是一種生物從其親代繼承特性和形狀的現(xiàn)象。繼承的信息由基因攜帶，多個基因組成染色體，基因在染色體中的位置為基因座。同一基因座的全部基因為等位基因，等位基因和基因座決定了染色體的特征，也決定了生物個體的特性。從染色體的表現(xiàn)形式看，有兩種相應(yīng)的表示模式，分別為基因型和表現(xiàn)型。表現(xiàn)型是指生物個體表現(xiàn)出來的形狀，而基因型則是指由表現(xiàn)密切相關(guān)的基因組成。同一基因型的生物個體在不同的環(huán)境條件下有不同的表現(xiàn)型。因此，表現(xiàn)型是基因型與環(huán)境相互作用的結(jié)果。

在遺傳算法中染色體對應(yīng)的是一系列符號序列，在標(biāo)準(zhǔn)的遺傳算法(即基本遺傳算法)中，通常用0,1組成的數(shù)字表示，數(shù)字各個位置對應(yīng)基因座，各位置上的取值對應(yīng)等位基因。遺傳算法對染色體進(jìn)行處理，染色體稱為基因個體。一定數(shù)量的基因個體組成基因種群。種群中個體的數(shù)目為種群的規(guī)模，個體對環(huán)境的適應(yīng)程度稱為適應(yīng)度。

1.2 遺傳算法的應(yīng)用

遺傳算法是由生物界的進(jìn)化規(guī)律演變而來的隨機(jī)化搜索方法。是由國外的著名教授在20世紀(jì)90年代末所提出的，其基本的特點就是可以直接對結(jié)構(gòu)對象進(jìn)行一系列專業(yè)的操作，并且不存在求導(dǎo)和函數(shù)的連續(xù)性的限制。有著一定的全局尋優(yōu)能力，采用著概率化的尋優(yōu)方法[1]。使其能夠自動的獲得所需要的指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間以及自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向。遺傳算法的這些性質(zhì)和特點，已經(jīng)被各國的相關(guān)研究人員進(jìn)行分析和探討后進(jìn)行了廣泛的應(yīng)用，并且在組合優(yōu)化、學(xué)習(xí)、信號接收和處理、人工智能、人工生命以及自適應(yīng)控制等領(lǐng)域取得了較大的成就。而且遺傳算法還是智能計算中的核心技術(shù)。

1.3 遺傳算法的特征和特點

遺傳算法可以幫助解決搜索問題，是一種較為通用的一種算法，在對于搜索方面的通用問題都可以解決，并且遺傳算法還具備著幾個特征和特點，特征為：要先組成一組候選解，然后根據(jù)某些的適應(yīng)性條件進(jìn)行預(yù)算和測試這些候選解的適應(yīng)度，還需要根據(jù)適應(yīng)度進(jìn)行保留某些候選解，放棄其他候選解，對保留的候選解進(jìn)行某些操作生成新的候選解。在遺傳算法中將上面的幾種特征用特殊的方式進(jìn)行組合，使得染色體群的搜索帶著一定的猜測及突變。

遺傳算法的特點為：可以從問題的數(shù)集開始進(jìn)行搜索，不只是由單個解開始。這些遺傳算法和傳統(tǒng)的算法相比有著很大的區(qū)別。傳統(tǒng)的優(yōu)化算法是從單個解的初始值進(jìn)行最優(yōu)質(zhì)的求解，但是卻容易進(jìn)入局部的誤區(qū)。遺傳算法從數(shù)集開始搜索可以保證搜索面廣，并且利于全局的擇優(yōu)。遺傳算法同時處理群體中的多個個體，即對搜索空間中的多個解進(jìn)行評估，減少了陷入局部最優(yōu)解的風(fēng)險，同時算法本身易于實現(xiàn)并行化。遺傳算法基本上不用搜索空間的知識或其它輔助信息，而是僅用適應(yīng)度函數(shù)值來評估個體，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行遺傳操作。適應(yīng)度函數(shù)不僅不受連續(xù)性可微性的約束，而且其定義域可以任意設(shè)定。這一特點使得遺傳算法的應(yīng)用范圍大大擴(kuò)大[2]。

2 針對物流車輛派送管理的現(xiàn)狀進(jìn)行分析

隨著我國社會經(jīng)濟(jì)體系的不斷改革和完善，企業(yè)如要加強(qiáng)自身對市場的競爭力就需要不斷的生產(chǎn)并且進(jìn)行產(chǎn)品銷售。在生產(chǎn)和銷售的過程中需要滿足人們對產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)品數(shù)量以及產(chǎn)品安全的需求。但是現(xiàn)代企業(yè)因為物流車輛配送的成本消耗越來越大，使得自身企業(yè)在商場上獲得收益越來越小，導(dǎo)致產(chǎn)品的質(zhì)量以及安全得不到保證。由于車輛在派送的過程中配送往返的次數(shù)較多，而且還會產(chǎn)生配送車輛空載的現(xiàn)象，使得無意義的消耗加大了企業(yè)的運(yùn)營成本。車輛運(yùn)送人員的整體素質(zhì)高低不一，企業(yè)在進(jìn)行招聘的過程中對人員的審核不嚴(yán)格，使得人員的交通法規(guī)、安全常識、機(jī)械常識以及合理的派送路線都沒有準(zhǔn)確的認(rèn)知和了解。企業(yè)要獲得收益必須加大產(chǎn)量，如果企業(yè)對車輛的需求大，車輛的數(shù)量較多的話，就會使得企業(yè)在對各個城市進(jìn)行派送的過程中產(chǎn)生較多的油費(fèi)、過路費(fèi)，以及定期對車輛的維護(hù)費(fèi)用，若企業(yè)人員對整體的技能和素質(zhì)不高的話，就會會導(dǎo)致油費(fèi)的增加和汽車的維修檢修費(fèi)用的提升，導(dǎo)致企業(yè)不必要的資金消耗。如果使用遺傳算法對企業(yè)的物流車輛進(jìn)行配送和管理，遺傳算法的優(yōu)化技術(shù)就會對車輛的整體路線和運(yùn)行路程進(jìn)行規(guī)劃，并根據(jù)遺傳算法合理的安排車輛的派送可以有效減少配送次數(shù)，并且還能減少配送車輛出現(xiàn)空載的現(xiàn)象，能夠有效提升配送的運(yùn)輸效率，使得企業(yè)在物流車輛派送環(huán)節(jié)的消耗成本大幅度減少，而且還能加強(qiáng)企業(yè)在市場的競爭力，使得企業(yè)在市場中的利潤和收益持續(xù)性的提升。

3 針對基于遺傳算法應(yīng)用到物流車輛派送管理進(jìn)行分析

在物流行業(yè)各個環(huán)節(jié)中，消耗企業(yè)資金較多的是運(yùn)輸環(huán)節(jié)，因為運(yùn)輸配送是物流整體系統(tǒng)的主要程序，并且運(yùn)輸和配送還是物流行業(yè)中的核心部分。配送的時間和配送的服務(wù)水平可以嚴(yán)重影響物流行業(yè)的整體收益以及成本消耗。物流的車輛派送作為物流行業(yè)的核心部分，在配送中的物流車輛如果出現(xiàn)問題就會使得企業(yè)和行業(yè)出現(xiàn)利潤降低，成本加大的情況，對此，很多企業(yè)和物流行業(yè)人員對其進(jìn)行了探討與研究，合理安排車輛的派送可以有效減少配送次數(shù)，并且還能降低配送車輛出現(xiàn)空載的現(xiàn)象，能夠有效提升配送的運(yùn)輸效率，使得成本能夠大幅度的降低。

企業(yè)的車輛在派送中出現(xiàn)的問題，會直接影響到整體的服務(wù)水平并且還會提高企業(yè)的派送成本，使得企業(yè)的利益和收益大幅度減少，如要提升企業(yè)在市場所獲得的利益和收益，就必須解決這方面出現(xiàn)的問題。使用遺傳算法對物流車輛進(jìn)行管理，可以幫助物流車輛進(jìn)行相關(guān)的分析，并且根據(jù)車輛的相關(guān)數(shù)據(jù)和運(yùn)行路線的分析制定方案，使企業(yè)的派送成本大幅度降低。在派送車輛時要根據(jù)服務(wù)的對象和規(guī)定的行駛路線制定相關(guān)的方案，使得派送的時間和貨物的質(zhì)量能夠滿足客戶的標(biāo)準(zhǔn)。并且使用遺傳算法對整體的派送費(fèi)用，如車輛費(fèi)用、駕駛員補(bǔ)助、等待費(fèi)用以及延遲費(fèi)用等進(jìn)行嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計，并且制定相關(guān)的政策，使得車輛的折舊費(fèi)和維修費(fèi)能夠有效降低。然后，對派送人員進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)化的培訓(xùn)，以此提升派送人員整體的綜合素質(zhì)，使得派送人員的綜合素質(zhì)能夠滿足派送和客戶的要求。企業(yè)還要應(yīng)用遺傳算法對派送路線的各個車輛進(jìn)行工作時間計算，若工作時間超過8小時，按規(guī)定發(fā)放一定的加班補(bǔ)助，如此，可以有效的提升企業(yè)在市場的收益和保證客戶的需求。

4 總結(jié)

綜上所述，物流車輛派送管理占據(jù)著物流行業(yè)的主要消耗成本源，因為物流的多車輛在各個城市運(yùn)輸時會出現(xiàn)很多空載車的情況，而且多車輛在運(yùn)輸?shù)耐局谐霈F(xiàn)運(yùn)輸路線不正確的現(xiàn)象，使得物流行業(yè)的消耗成本逐漸加大。因此，需要使用遺傳算法的優(yōu)化技術(shù)對物流整體的車輛管理環(huán)節(jié)進(jìn)行管理并制定合理的方案，優(yōu)化技術(shù)，使物流車輛的運(yùn)輸路線正確，以最短時間、最優(yōu)化的計算和規(guī)劃，使物流行業(yè)的車輛管理成本能夠得到大幅度的降低，保證物流行業(yè)的整體效益，有效促進(jìn)物流行業(yè)健康持續(xù)的發(fā)展。