时变路网条件下冷链产品联运配送路径研究

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随着人民生活水平日益提高,居民对生鲜产品数量及质量的需求也不断提升。而受疫情冲击,越来越多的人更倾向于线上购买生鲜产品,冷链市场规模不断扩大。市区内冷链物流客户位置相对分散、需求量小且需求频次高,该情景下单配送中心使用的大型冷藏车存在能耗高、迂回运输等问题,进一步提高配了送成本。同时,由于市区内机动车辆不断增加,车流量过大及路况事故等问题造成的交通拥堵使得冷链物流成本大幅上升,对冷链物流的发展形成巨大阻力。因此,研究市区内冷链物流配送问题,降低配送成本,对推动物流业高质量发展,提高国民生活质量有着重要意义。通过对当前冷链物流运输问题研究发展方向以及解决方法的总结分析发现,现有研究并未考虑市区内道路多样性下交通路况对配送路径的影响。基于此,本文将考虑市区内道路多样性,研究受时变路网影响的冷链物流多配送中心多车型联合运输问题。研究分为三个部分:首先研究考虑动态拥堵系数的冷链物流路径问题,探究冷链运输中交通路况对运输成本的影响;进而研究时变路网下考虑道路多样性的冷链物流路径问题,在前人研究基础上设计了一种Dijkstra——蚁群混合算法。利用高德地图API获取市区主要交通道路及其在不同时刻的通行速度,并运用BP神经网络对车速进行预测。在预测车速的基础上以总成本最低为目标,利用贪心规则的Dijkstra算法搜索路径,不断更新蚁群算法留下的信息素,建立修正成本地图,在路况发生变动时调用地图提高二次搜索速度。通过模拟单配送中心下不同客户数量、坐标及需求,检验算法在不同配送规模下的有效性;最终将算法应用于多配送中心联合配送中,对比分析冷链物流单车型配送与多车型联合配送的差异。研究证明不考虑交通路况规划路线在遇见拥堵时会极大增加配送成本,影响配送效率;混合算法结合了蚁群算法正反馈的特性以及Dijkstra算法全局搜索能力强的特点,缩短了应对路况变化所需时间,并能有效根据当前交通实况规划出合理路径;通过设置分运中心,利用电动车完成市区内分运中心到配送点的配送,能够有效降低配送成本,避免车辆迂回运输的问题。
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