【摘 要】
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随着我国“互联网+”战略的推广与深入,冷链物流产业通过与互联网的融合发展,产生了前所未有的发展势头,居民消费观念与生活水平随经济的发展不断提高,使得对以生鲜产品为主
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随着我国“互联网+”战略的推广与深入,冷链物流产业通过与互联网的融合发展,产生了前所未有的发展势头,居民消费观念与生活水平随经济的发展不断提高,使得对以生鲜产品为主要服务对象的冷链物流需求成倍增加,这就对当前冷链物流配送的效率、成本、服务质量等都提出了新的考验。当前冷链物流配送系统在国内尚未形成科学有效的规划,理论研究成果与实际配送环境存在脱节,造成冷链物流系统当中配送环节成本居高不下、客户满意度及配送效率不高等现实问题,这些因素阻碍着冷链物流与当前物流产业的协同发展。在冷链物流系统当中配送路线的优化对服务质量起着决定性作用,通过对冷链物流配送路径优化问题的研究,实现综合成本最优下的高效配送是当前迫切需要解决的重要课题,以现实交通环境为背景的冷链物流配送优化问题的相关研究就更有现实意义。本文在以上现实背景下对带软时间窗的冷链物流配送多目标动态车辆路径优化问题进行了相关研究。将客户满意度、时间可靠性和配送成本设定为本文研究的优化目标,在此基础上结合实际配送环境,构建了时间依赖型冷链物流配送多目标动态路径优化模型。在求解算法方面,本文将遗传算法与人工蜂群算法进行优势结合,将人工蜂群算法引入到遗传算法当中,针对本文研究问题设计出人工蜂群遗传算法,通过MATLAB 2014b软件对算法进行编程实现与模型求解。最后通过结合实际案例,应用本文建立的冷链物流配送多目标动态优化模型,使用人工蜂群遗传算法对算例模型进行求解分析,进一步论证了本文研究成果的实际应用价值。
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