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摘要
運用基因演算法來最佳化車輛路徑規劃是一個前沿而重要的議題，不僅可以提高運輸效率，也能降低成本。 歸納要點:
- 多目標基因演算法能同時考量時間、交通流量和能源消耗等多個目標,提供更全面的最佳解。
- 混合式基因演算法結合其他最佳化技術,如模擬退火和禁忌搜尋,提升車輛路線規劃的效率與解的品質。
- 基因演算法可在動態環境中適應變化,如交通流量波動或道路封閉,實現即時路徑優化。
基因演演算法在人工智慧和多目標最佳化中的應用
基因演演算法（Genetic algorithms，簡稱 GAs）是一種受到自然選擇和遺傳學原則啟發的最佳化演演算法。它們特別適用於解決複雜的最佳化問題，這些問題往往是傳統方法無法輕易處理的。GAs 的運作方式是透過進化一組候選解，在多個世代中不斷改進，並使用選擇、交叉和變異等運運算元來探索解空間。交叉是一個過程，我們透過結合兩個解的部分來創造一個新的解，類似於後代從雙親那裡繼承特徵的方式。而變異則隨機改變解的一部分，以引入多樣性並有助於尋找新的、更具潛力的解。
**專案 1：GAs 在人工智慧 （AI） 中的進化**
GAs 因其在 AI 中解決複雜最佳化問題的能力而引起極大興趣，特別是在深度學習領域。研究人員能夠將 GAs 與深度神經網路相結合，自動設計神經網路架構、超引數和訓練策略，以實現最佳效能。
**專案 2：GAs 的多目標最佳化**
傳統的 GAs 專注於單一目標的最佳化。最新趨勢表明，多目標 GAs（MOGAs）在同時需要最佳化多個衝突目標的現實世界問題上表現出色。MOGAs 透過將進化目標分層，以及使用專門設計的交叉和突變操作來達成這一點，因此能找到滿足各種目標約束之間平衡的解。
車輛路線最佳化：遺傳演演算法在物流和供應鏈中的應用
遺傳演演算法（GAs）的強項在於其能在龐大且複雜的搜尋空間中找到近似最佳解，這使得它們非常適合用於車輛路線最佳化問題（Vehicle Route Optimization Problem）。想要更深入了解遺傳演演算法的運作方式，可以參考這段 YouTube 影片：https：／／youtu．be／－kpcAa－qKwY？si＝QE96JpPgn－QcuKvB。車輛路由問題（VRP）是一個複雜的最佳化挑戰，其目標是確定一組車輛為一系列地點配送貨物或服務時最有效率的路徑。每輛車輛都從中央倉庫出發並返回，同時每個地點必須被訪問一次且僅一次。主要目的是最小化行駛距離並平衡各輛車所行駛的距離。
在物流和供應鏈管理領域，VRP 的相關性極高，因為高效的車輛路由可以帶來顯著的成本節省與服務水平提升。其關鍵好處包括：
－ **結合深度學習技術**：近期研究探索了將遺傳演演算法與深度學習技術相結合，以最佳化車輛路線問題的方法。深度學習模型能幫助演演算法識別複雜模式和特徵，進一步提升解決方案質量。
－ **考量動態交通因素**：傳統 VRP 模型通常假設交通條件靜態不變。隨著即時交通資料的普及，這些演演算法開始整合動態交通因素，如即時路況、交通堵塞和事故，以生成更加適應性及即時性的路線。
透過這些進步，我們不僅能提高運輸效率，也能在面對複雜條件下實現更靈活、更智慧的物流管理。
我們在研究許多文章後,彙整重點如下
- 研究旨在最小化車輛運輸路徑的總距離,並減少各車輛間路徑距離的差異。
- 免疫演算法和基因演算法在求解最佳解上表現優於粒子群演算法。
- 萬用啟發式演算法可在有限時間內找到可行解,並能避免局部最佳解的陷阱。
- 目前對國內外運送路徑的研究多偏重理論,實務規劃仍顯不足。
- 本研究將應用基因遺傳演算法結合地理資訊系統進行分析。
- Ombuki提出混合演算法,包括遺傳演算法與禁忌搜索法以優化路線。
當今交通運輸面臨不少挑戰，特別是如何有效規劃車輛的運輸路徑。這項研究探索了不同的最佳化方法，如基因演算法和免疫演算法，以期找到既快速又高效的解決方案。雖然技術不斷進步，但實務上的應用仍有待加強，希望未來能有更多實際案例來驗證這些理論成果，讓我們都能享受更順暢的交通體驗。
降低營運成本：透過最小化總行駛距離並最佳化車輛的使用，公司能夠減少燃料消耗、維護成本及勞動支出。環境影響：經過最佳化的路線有助於降低排放和縮小碳足跡，支援可持續發展目標。
目標：定義解決方案（個體）的表示方式以及如何初始化這些解決方案的人口。
建立者：定義我們希望最小化的適應度函式（FitnessMin）。個體是一系列表示路線的索引。工具箱：indices：生成位置索引的隨機排列。individual：透過打亂位置索引來建立一個個體。population：初始化一組個體。理由：索引的排列代表每輛車輛將要訪問的位置順序，這對於基於排列的問題，如車輛路徑規劃（VRP），自然是合適的。目標：根據總距離和車輛路線的平衡性來評估解決方案（個體）的優劣。
距離計算：使用歐幾裡得距離計算每輛車輛行駛的距離。平衡懲罰：測量各車輛間距離的標準差，以確保路線的均衡性。目標：設定交叉、突變和選擇方法，以演化出解決方案。
交叉操作 （Crossover） （cxPartialyMatched）： 方法： 部分匹配交叉 （Partially Matched Crossover， PMX） 適用於排列問題。它確保後代保持有效的排列。突變操作 （Mutation） （mutShuffleIndexes）： 方法： 以每個索引有5％的小機率進行索引隨機重排，從而保持排列的有效性。選擇操作 （Selection） （selTournament）： 方法： 錦標賽選擇隨機挑選3個個體的子集，並從中選擇最佳者。此方法維持多樣性，有助於防止過早收斂。
建立高效能遺傳演演算法：最佳實務
設定隨機數生成器的種子：為隨機數生成器設定種子，以確保結果的可重現性。使用固定的種子能夠在多次執行中保持一致的結果，這對於除錯和比較結果至關重要。生成初始族群：建立一個由300個個體（解）組成的初始族群。每個個體代表一種可能的路線配置，用於解決車輛路徑問題（VRP）。族群大小會影響解的多樣性及遺傳演演算法（GA）的效能。
設立名人堂：初始化名人堂（Hall of Fame， HoF），以追蹤在執行過程中找到的最佳個體。在這裡，1表示僅儲存單一最佳個體。HoF有助於快速訪問演演算法找到的最佳解決方案。
設定統計追蹤：配置在GA執行期間需要追蹤的統計資料。統計資料用於收集和報告有關族群的資訊。
值得注意的是，結合遙測資料，例如車輛位置與交通狀況，可以更有效率地產生種子，進一步提升演演算法再現性的潛力。透過平行運算，同時執行多個GA例項將大幅縮短計算時間，特別是在處理大型VRP問題時尤為重要。
擴充統計資料收集以增強遺傳演演算法的洞察與成效
′avg′： 註冊群體的平均適應度值，這有助於理解基因演演算法（GA）的整體進展。 ′min′： 註冊最低適應度值，顯示在任何時刻群體中的最佳適應度，指示目前所找到的最佳解。執行基因演演算法：使用 DEAP 函式庫執行 eaSimple 演演算法。 pop： 初始個體群體。 toolbox： 包含基因演演算法操作（例如評估、交叉、變異）。 0．7： 交叉機率，70％ 的群體將進行交叉操作。 0．2： 變異機率，20％ 的群體將進行變異操作。 500： 演化群體的代數。 stats＝stats： 傳遞統計物件以收集並報告執行期間的統計資料。 halloffame＝hof： 傳遞名人堂物件以跟蹤所找到的最佳解決方案。**擴充套件統計資料收集：**除了平均適應度和最低適應度外，最近的趨勢包括收集更全面的統計資料，例如個體的多樣性、收斂速度和世代間的差異。這些擴充套件的統計資料不僅有助於深入了解 GA 的運作方式，也能識別需要改進之處，使得整個演演算法過程更加完善與高效。本段內容旨在提供一個清晰而深入的方法論視角，以促進讀者對於基因演算技術及其未來發展潛力之理解與關注。
遺傳演演算法和深度強化學習在車輛路線問題中的突破
根據我在使用遺傳演演算法最佳化車輛路徑問題（Vehicle Routing Problem， VRP）的經驗，DEAP庫及其eaSimple演演算法被證明是非常強大且靈活的工具。DEAP提供了一整套的遺傳演演算法工具，而eaSimple演演算法則提供了一種簡單的方法來實現遺傳演演算法，使得設定和自定義變得容易。該演演算法能夠有效地探索並在多代中收斂到最佳解決方案。福特汽車公司已將遺傳演演算法應用於其車輛的設計和生產流程，以提高效率。其中一個顯著的應用案例是，福特利用遺傳演演算法來最佳化汽車元件的設計。透過使用這些技術，福特能夠快速模擬數千種潛在設計，在製作實體原型之前即識別出最優解，大幅縮短開發時間並降低成本。
隨著深度強化學習（Deep Reinforcement Learning， DRL）在VRP中的應用逐漸增多，其展現了超越傳統演演算法的新潛力。DRL方法可以學習問題中複雜的動態，並自動調整引數以達到最佳效能。結合遺傳演演算法後，DRL進一步提升了VRP解決方案的品質與效率。
另外，由於圖形處理單元（GPU）運算能力的不斷提升，GPU加速的遺傳演演算法成為了解決大型VRP例項的一個熱門選擇。GPU能夠並行執行關鍵運算，大幅減少執行時間，因此透過利用其並行處理能力，可以處理更多候選解，提高搜尋空間覆蓋範圍及找到更佳解答的機會。
參考來源
應用人工智慧演算法探討多車種之送貨路徑規劃問題
... 路徑總距離為最短(目標1)及最小化各車輛間路徑距離的差距(目標2)。測試數值結果顯示，免疫演算法與基因演算法求解平均最佳解優於粒子群演算法。
基因演算法應用於TGV雷射加工路徑優化
綜合來看，萬用啟發式演算法不僅能在有限的時間內求得可行解，同時又可以避免陷入局部最佳解，因此常被應用於加工路徑規劃等最佳化問題上。 然而在TGV ...
來源： 機械工業網物流配送實務之路徑規劃分析- 採用基因遺傳演算法
基於國內外運送路徑的研究大部分偏重理論層面，有效的實務規劃較為缺乏，故將進行此項研究。 本研究將採用基因遺傳演算法(Genetic Algorithm ，簡稱GA) ，並結合地理資訊系統 ...
車輛路徑問題
Ombuki提出了用遺傳演算法進行路線分組，然後用禁忌搜索方法進行路線優化的混合演算法。Bent和Van Hentenryck則首先用模擬退火演算法將車輛路線的數量最小化，然後用大鄰域 ...
來源： MBA智库百科多目標物流配送模式的建構與最佳化
基因演算法為基礎來求解所建構的多目標最. 佳化模式，首先產生多樣性的可行解，再評估. 求解集合逼近柏拉圖前緣的程度，及解位置分. 佈的離散程度，並引用實驗設計法中的反應曲 ...
來源： 工程科技推展中心跨校選授課專車排程規劃模式暨演算法之研究1
... 車輛的容量足夠下，會以一條最佳的路徑以運. 送該對起迄的所有乘客(如本研究後述之 ... 最佳化軟體進行求解(如CPLEX 數學規劃軟體)，. 將會相當耗時且難以於時限內 ...
來源： iot.gov.tw以最短路徑為基礎之派車演算法實作與模擬
Qui [11]指出平行系統與分散式系統的相似度，並建議將其類比想法運用在無人搬運車的路線與排程。Vis [12]闡述最小流量演算法(Minimum flow algorithm)的發展，並描述如何去 ...
來源： 工研院產業學習網暨南國際大學電子學位論文服務 - ETDS
§ 瀏覽學位論文書目資料 ; 結合區域搜尋之遺傳演算法求解多車種之車輛途程問題 · A Genetic Local Search Algorithm for the Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem.
來源： airitietds.com
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