摘要: 中国作为一个农业大国，其农资物流的发展对发挥农业在经济中扮演的重要角色起着举足轻重的作用。降低物流成本有助于提高农业经济利润，而降低物流运输成本的一个重要举措就是有效规划物流的运输路径。本论文就是在旅行商问题的数学模型下通过实现遗... 展开 中国作为一个农业大国，其农资物流的发展对发挥农业在经济中扮演的重要角色起着举足轻重的作用。降低物流成本有助于提高农业经济利润，而降低物流运输成本的一个重要举措就是有效规划物流的运输路径。本论文就是在旅行商问题的数学模型下通过实现遗传算法来解决路径规划问题，并通过将算法实现与地图显示功能相结合，最终为用户提供完整的物流配送路线规划系统。 遗传算法是一种启发于自然生物基因遗传的智能优化算法，通过对种群个体中基因序列的选择、交换、变异方式来对整个种群产生定向的变化，本论文主要的研究工作和贡献如下: 第一，通过借助Google Maps提供的服务帮助用户完成对单独地点信息查询，双地点路径查询的功能，此外，用户在路径查询过程中还可以查询实时路况信息和实景地图。 第二，通过选择适当的基因选择策略、基因变异策略、基因交叉策略和一系列遗传算法参数，并结合路径规划的具体问题实现遗传算法，获得良好的实际效果。 第三，将地图界面、Google Maps Server服务、遗传算法进行整合，实现用户输入多目的终点后，Google Maps Server进行两点间的地理数据分析，并将数据回传给系统遗传算法模块，遗传算法模块通过对数据进行分析、计算得出一条最优路径序列，然后将路径序列再次回传给Google Maps Server，最终在地图上显示出最优路径序列。 本论文将算法研究和实际应用相结合，在实际问题中有效地提高用户的物流配送效率。 收起