【摘 要】
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为了解决蔬菜运输耗时长、成本高、保鲜时间短,导致送达到客户手上蔬菜质量降低等问题,在考虑了车辆载重和时间窗等约束条件下,本研究提出了一种带时间窗多目标蔬菜配送路径优化的遗传-模拟退火(Genetic Algorithm and Simulated Annealing,GA-SA)算法.在遗传算法(Genetic Algorithm,GA)操作过程中引入模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法自适应(Metropolis)接受准则:首先将原始种群进行遗传算法的选择、交叉、变异等操作,形成
【机 构】
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河北农业大学信息科学与技术学院,河北保定071001;河北农业大学信息科学与技术学院,河北保定071001;河北省农业大数据重点实验室,河北保定071001;河北软件职业技术学院,河北保定071030
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为了解决蔬菜运输耗时长、成本高、保鲜时间短,导致送达到客户手上蔬菜质量降低等问题,在考虑了车辆载重和时间窗等约束条件下,本研究提出了一种带时间窗多目标蔬菜配送路径优化的遗传-模拟退火(Genetic Algorithm and Simulated Annealing,GA-SA)算法.在遗传算法(Genetic Algorithm,GA)操作过程中引入模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法自适应(Metropolis)接受准则:首先将原始种群进行遗传算法的选择、交叉、变异等操作,形成新一代路径种群,此时通过引入Metropolis准则,对新一代路径种群分布情况进行修正、选择、交叉、变异,得到目标路径种群,达到全部车辆配送完返回到配送中心的耗时最少、成本最低、车辆使用最少的多目标,求得蔬菜运输的最优路径.设计以保定市为配送中心以及向保定市下辖的各个乡镇为配送点进行蔬菜运输路径优化的试验,结果证明,与传统的GA、SA相比,GA-SA能够有效增快其收敛速度,优化后的配送路线总成本分别降低了约23.7％和4％,总路程分别减少了22.6％和3％,耗时分别减少了26.2和2.6 h,车辆分别少使用2辆和1辆.本研究可为冷鲜食品以及其他运输路径优化研究提供参考价值.
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