基于周期进化遗传算法的城市冷链物流配送优化研究

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20世纪90年代以来,随着我国国民经济的快速发展和居民生活水平的不断提高,人们对食品的质量和安全不断提出更高的要求。新鲜营养卫生已成为人们选择食品的重要标准,冷鲜食品的营养性和安全性使得它们成为食品市场上的宠儿,同时食品冷链物流也越来越受到重视。一面是我国冷链物流市场快速成长,且潜力巨大,一面是我国冷链物流体系还很不完善,冷链物流行业还未成熟。因此,冷链物流配送优化研究具有很强的理论价值与实践指导意义。本文针对城市冷链物流配送车辆路径问题进行了研究,主要的工作和成果如下:(1)结合冷链物流和车辆路径问题的定义,对本文所要研究的城市冷链物流配送车辆路径问题进行了概念界定,并将共同配送策略引入到城市冷链物流配送中来,提出了适合我国国情的城市冷链物流快速发展模式——共同集配。(2)在分析了城市冷链物流配送的特点之后,以总成本最小为目标,构建了城市冷链物流配送路径决策数学模型,详细推导了冷链配送成本中的制冷成本和货损成本,采用了软时间窗惩罚成本对违反货物送达时间限制的配送车辆进行惩罚,并且站在集配中心运力合理化的角度,增加了运力利用率成本对模型进行优化。(3)针对冷链物流配送路径决策数学模型的求解问题,本文在遵守标准遗传算法基本思想和原则的基础之上,结合生物进化的“灾变学说”的思想,提出了CEGA算法,并通过实例验证,证明了算法的良好寻优能力和模型的有效性。现代物流正在步入信息化、网络化和智能化的发展阶段,冷链物流行业的快速发展亟待广大学者的进一步研究。
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