【摘 要】
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随着生鲜市场需求日益扩大,冷藏运输已成为物流重要组成部分,目前冷藏运输存在着能耗大和成本高等关键问题.为研究大规模订单下生鲜产品在不同温区配送中损失特性的路径变化,
【机 构】
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天津理工大学 管理学院,天津 300384
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随着生鲜市场需求日益扩大,冷藏运输已成为物流重要组成部分,目前冷藏运输存在着能耗大和成本高等关键问题.为研究大规模订单下生鲜产品在不同温区配送中损失特性的路径变化,利用薄板样条法插值分析动态环境温度与制冷能耗变量关系,构建了响应动态环境温度的大规模邻域搜索调度(ALNS)模型.选择插入3种destroy和repair算子更新目标函数值,对各组算子构成解的情况运用Metropolis准则筛选出全局最优解.将其与TS和LNS算法检验与优化对比,得出ALNS模型的效果最优,并以天津市生鲜配送实例,对大规模的生鲜产品调度进行了优化.结果表明:对多温共配车内外温度利用薄板样条法插值拟合,拟合优度为0.98,说明该插值模型精度高;利用Solomon算例对各算法进行检验对比,ALNS与LNS优于TS算法,在客户点分布较为集中时,LNS优化效果最好;在客户分布既聚集又分散的情况下,ALNS优于LNS,验证了模型和算法的可行性和有效性;对天津市生鲜配送点利用ALNS算法进行优化,绿色成本占总比例最大,制冷成本最小;各算子使用中,random移除算子与greedy插入算子使用率最高,利用该模型可有效解决大规模的生鲜配送问题.
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