《表4 优化前后效果比较：基于遗传算法的军队被装物资货位优化研究》

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《基于遗传算法的军队被装物资货位优化研究》

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由图1可以看出，迭代开始时，效率优化目标函数值最高处于22左右的水平。在运行到第1代和第10代之间时，函数值在19～22之间浮动。此后，函数值基本稳定在19左右，其平均值也呈明显下降趋势。从图2可以看出，目标函数值经过15次迭代，由17.9左右下降到17.4左右，此后基本收敛在17.4，其平均值也在18.1左右收敛。表4中列举了优化前后的货位分配方案的目标函数值，可以看出，效率优化目标函数值下降了29.9%，物资出库效率得到显著提升。同时，货架稳定性优化目标函数值下降了6.0%，两目标函数之和下降了20.1%，说明模型整体优化效果较好。