基于多目标遗传算法的危险品运输路径优化

文章考虑危险品的特性,定义危险品的运输风险,以最小化路径长度、最小化运输风险为目标建立优化模型,采用改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)求解该双目标问题,分别求得长度最短、风险成本最小的路线,进行2个目标的Pareto分析。研究结果表明遗传算法能有效解决最短和风险最小路径的搜索问题,具有一定的理论参考价值和实际指导意义。