【摘 要】
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随着经济发展和社会生活水平的提高,我国的生鲜农产品配送发展迅速,但由于汽车保有量的增加,我国的交通拥堵情况不断加剧,配送车辆的速度和行驶时间随拥堵的情况而变化,这给产品配送带来一定挑战。因此,本文选择研究交通拥堵下的生鲜农产品配送路径优化问题;与一般的物流配送问题相比,为了保持产品的新鲜和降低配送车辆的碳排放,导致该配送问题更加复杂,生鲜农产品配送不仅需要考虑配送距离、车辆固定成本等,还需要考虑产
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随着经济发展和社会生活水平的提高,我国的生鲜农产品配送发展迅速,但由于汽车保有量的增加,我国的交通拥堵情况不断加剧,配送车辆的速度和行驶时间随拥堵的情况而变化,这给产品配送带来一定挑战。因此,本文选择研究交通拥堵下的生鲜农产品配送路径优化问题;与一般的物流配送问题相比,为了保持产品的新鲜和降低配送车辆的碳排放,导致该配送问题更加复杂,生鲜农产品配送不仅需要考虑配送距离、车辆固定成本等,还需要考虑产品的货损成本和碳排放成本,为此本文构建了一个考虑多个优化目标的配送路径优化模型。本文研究工作如下:（1）本文针对交通拥堵的多点拥堵、拥堵半径随着时间变化的特点,提出了一种多拥堵中心和动态拥堵半径的交通拥堵模型;在模型中设置多个拥堵中心,每个拥堵中心的拥堵半径随时间和拥堵强度的变化而变化。（2）提出了一种同时考虑配送距离、碳排放量、货物损耗和车辆固定成本4个优化目标的生鲜农产品多目标配送路径优化模型;为了减少配送车辆数目,达到减缓交通拥堵和减少碳排放的目的,在模型中引入多种类型配送车辆。（3）针对蚁群算法容易过早陷入局部最优和停滞的现象,对蚁群进化规则进行改进,并加入多目标求解和多车型编码机制,提出一种多目标-双策略种群协同蚁群算法（Multi-Objective Dual-strategies population Co-evolutionary Ant Colony System,MO-DCACS）来求解多目标模型;在仿真实验中,使用三个多目标优化算法进行对比测试,利用四种评价指标对多目标解集的质量进行评价,结果表明提出算法性能更加优秀;选择具体的解个体结果进行分析,证明模型的有效性。（4）针对道路拥堵增加配送成本的问题,提出一种拥堵避免的改进蚁群算法（Avoid Traffic Jam Multi-Objective Dual-strategies population Co-evolutionary Ant Colony System,ATJ-MO-DCACS）。通过仿真实验,证明该算法的躲避拥堵机制有效,可以降低配送总成本和避开拥堵;通过分析解集评价结果证明该算法的性能较高。（5）在实例验证中,将ATJ-MO-DCACS和MO-DCACS算法应用在北京市某企业的实际案例,通过对比分析求解结果可知,ATJ-MO-DCACS算法可以有效避免拥堵,解决车辆调度问题,验证了提出模型和算法的实用性。综上,本文提出的路径优化模型和改进算法可以为企业的生鲜农产品配送提供技术和工具支持,同时丰富了生鲜农产品路径优化理论。
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