【摘 要】
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研究生鲜农产品冷链配送的车辆路径规划，首先建立基于交通状况与天气状况双重作用的车速预测函数；再综合考虑车辆容量、速度、客户需求量、时间窗、生鲜农产品损耗与保质期等因素，以车辆使用的固定成本、时间成本、制冷成本、生鲜农产品损耗成本、车辆油耗与碳排放成本之和最小为目标构建冷链配送的带时间窗车辆路径规划模型，并根据模型特点设计一种改进蚁群算法求解；最后，通过多类型算例验证本文方法的有效性与可行性。实验结
【基金项目】
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国家自科基金项目（71991460，71972069）； 湖南省大数据技术与管理国际科技创新合作基地（2018WK4030）； 湖南省自科基金项目（2021JJ30195，2019JJ40147）； 湖南省教育厅项目（18A297，20A127，20C0533）；
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研究生鲜农产品冷链配送的车辆路径规划，首先建立基于交通状况与天气状况双重作用的车速预测函数；再综合考虑车辆容量、速度、客户需求量、时间窗、生鲜农产品损耗与保质期等因素，以车辆使用的固定成本、时间成本、制冷成本、生鲜农产品损耗成本、车辆油耗与碳排放成本之和最小为目标构建冷链配送的带时间窗车辆路径规划模型，并根据模型特点设计一种改进蚁群算法求解；最后，通过多类型算例验证本文方法的有效性与可行性。实验结果表明：交通与天气状况共同影响配送车辆路径规划，生鲜农产品应尽量在天气状况良好的情况下进行配送；车辆路径规划应同时兼顾经济成本与环境成本，促进生鲜农产品物流配送与环境保护的和谐发展。
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