一种基于NSGA-II算法的集约仓储网络车辆路径众目标优化方法

本发明公开了一种基于NSGA‑II算法的集约仓储网络车辆路径众目标优化方法，属于车辆路径优化技术领域，包括首先需要构建众目标优化模型，包含运输成本、时间花费和路径长度等多个目标；接着，通过NSGA‑II算法进行种群初始化与选择，采用非支配排序和拥挤距离计算，以确保在众目标空间中寻找Pareto最优解；随后，利用交叉与变异操作提升解的多样性，从而加速算法的收敛过程；最后，不断迭代更新种群，以确保找到全局方案最优解；本发明提供的一种基于NSGA‑II算法的集约仓储网络车辆路径众目标优化方法，为集约仓储网络的车辆路径优化提供了一种有效的解决方案，能够支持决策者在复杂物流环境中做出更为合理的运输安排。