基于改进遗传算法的专用物资中转站调度方案研究OA

针对专用物资中转站调度的多约束、高动态、强非线性难题,建立以最小化最大完成时间为优化目标、仓库容量与物资类型为核心约束的数学模型,提出融合改进变邻域搜索(IVNS)与自适应交叉变异机制的混合遗传算法(IVNS-AGA)。该算法通过自适应交叉变异机制提升种群多样性与收敛速度,避免传统遗传算法(GA)早熟收敛;结合VNS多邻域切换策略,增强复杂约束下的算法鲁棒性。仿真实验与Wilcoxon秩和检验结果表明,相较于传统GA,IVNS-AGA的收敛速度提升31.17%,可稳定获得全局最优解,性能差异具有统计学意义(p<0.05)。