【摘 要】
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在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中的重要问题之一。针对物流配送路径优化问题,依据冷链物流配送基础理论,考虑成本、货物损失及制冷时长等因素,构建基于多配送中心的最小配送成本模型,建立由运输成本、制冷成本、损坏成本及绿色低碳成本组成的复合目标模型。利用蚁群算法求解,以某类冷链物流企业为例,通过MATLAB软件进行仿真实验,验证模型和算法的科学性及有效性,得出最短运输距离为39.06 km、成本为1437.48元的结论。相对于搜索禁忌算法和遗传算法,蚁群算法在多配送中心冷链物流路径优化
【基金项目】
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陕西省教育厅项目(19JK0324)。
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在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中的重要问题之一。针对物流配送路径优化问题,依据冷链物流配送基础理论,考虑成本、货物损失及制冷时长等因素,构建基于多配送中心的最小配送成本模型,建立由运输成本、制冷成本、损坏成本及绿色低碳成本组成的复合目标模型。利用蚁群算法求解,以某类冷链物流企业为例,通过MATLAB软件进行仿真实验,验证模型和算法的科学性及有效性,得出最短运输距离为39.06 km、成本为1437.48元的结论。相对于搜索禁忌算法和遗传算法,蚁群算法在多配送中心冷链物流路径优化
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