【摘 要】
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为了提高O2O模式下生鲜农产品配送车辆的实载率、满足顾客对产品的时效性要求、降低物流成本,基于顾客可接受产品的时间窗口建立以配送成本最低为目标的数学模型。模型的目标
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金(17YJCZH250);中央高校基本科研业务费专项基金(2572015CB13)
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为了提高O2O模式下生鲜农产品配送车辆的实载率、满足顾客对产品的时效性要求、降低物流成本,基于顾客可接受产品的时间窗口建立以配送成本最低为目标的数学模型。模型的目标函数考虑了配送车辆的固定成本和变动成本、生鲜农产品的消耗成本和时间惩罚成本;约束条件考虑配送车辆最大载货量和行驶里程、顾客可接收产品的时间窗等因素。采用扫描算法预先划分配送区域,再用遗传算法求解最优路径。实例应用表明,所建模型可用于求解线上交易、线下配送的生鲜农产品配送路径优化问题,与单纯采用遗传算法求解相比,结合扫描算法可进一步降低配送成本。
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