基于遗传算法的低温物流配送方案优化设计

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近年来随着双薪家庭、工业化等环境变迁,低温物流应运而生。但目前,低温配送是我国整个低温物流系统中的最薄弱环节,主要表现为低效率,运力严重不足,耗损率过高等现象。这些问题主要是由于对配送方案规划的不合理而造成的。因此,只有合理地进行低温物流配送方案的优化设计,才能有效地弥补低温物流系统中存在的这些不足。本文在详细阐述低温物流的含义、价值构成等特征之后,总结出低温物流与常温物流特征之间的差别。再根据低温物流独有的特征,以对常温物流配送方案优化设计的研究为基础,将用于常温物流配送方案优化设计的配送模型改进,即加入载重量罚函数和软时间窗限制;使原有的配送模型同样适用于低温物流配送方案的优化设计。由于改进后的配送模型具有“NP-难”性质,本文又构造一种遗传算法来进行配送模型的求解。最后,本文以渤海物流中心的某项低温配送任务为实例,利用改进的配送模型和遗传算法对其进行配送方案的优化设计;并在配送模型求解过程中,采用MATLAB7.0编程。配送方案设计结束后,本文还进行了方案的分析评价。
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