基于自适应遗传算法的航空运输装载路径优化仿真

摘要

【目的】在航空业的快速发展背景下，航空运输的规模与水平得到显著提升，航空运输成为经济活动中不可或缺的运输方式。然而，航空运输中的货物装载路径规划问题限制了运输效率与成本的优化。针对航空运输的运行效率提升和成本优化问题，提出了一种基于自适应遗传算法的航空运输装载路径优化算法。【方法】为了阐明航空运输的装载路径优化算法，分析航空运输装载的实际需求与路径规划平台的计算条件，探讨影响航空运输装载路径优化的运输成本因素。在此基础上，通过改进具有自适应功能的遗传算法，采用具有自适应功能的适应度函数、交叉概率和变异概率，避免了传统算法稳定性差和收敛速度慢的问题。该算法的核心在于动态调整交叉概率和变异概率，以适应种群的进化状态，从而提高算法的全局搜索能力和收敛速度。在研究过程中，详细描述了自适应遗传算法的编码方式、适应度函数的设定、交叉概率和变异概率的计算方法及控制原理，并提出装载路径优化算法的具体执行步骤。通过在MATLAB平台上使用编程方法取得算法的结果，并利用实际航运机场的配送数据进行仿真测试。【结果】仿真结果表明，与传统遗传算法、智能水滴算法和改进蚁群算法相比，基于自适应遗传算法的航空运输装载路径优化算法在运输效率和总体运输成本方面均有显著优势。航空运输装载路径优化算法能够有效降低航空运输装载的平均运输成本，同时提高运输效率。在实际航空运输装载过程中由于受复杂环境因素影响，飞机货舱尺寸限制、配送道路路况复杂等问题尚未在算法中得到深入考虑，表明算法仍有改进空间。【结论】综上所述，基于自适应遗传算法的航空运输装载路径规划算法引入具有自适应机制的改进遗传算法，使其在航空运输装载路径规划问题上表现出更好的全局搜索能力和收敛速度，为航空运输装载路径规划提供了一种新思路，同时也为航空物流领域提供重要的理论和实践价值。未来的研究将考虑更多实际运行环境因素，以进一步优化算法性能。

关键词

遗传算法 / 航空运输 / 货物装载 / 路径规划 / 适应度函数 / 随机搜索 / 变异个体