近年來(lái),隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)水平的不斷提高,食品冷鏈物流市場(chǎng)快速增長(zhǎng)。作為冷鏈物流的關(guān)鍵環(huán)節(jié),冷鏈運(yùn)輸對(duì)食品的新鮮度甚至食品安全具有直接、重要的影響。面對(duì)食品冷鏈運(yùn)輸優(yōu)化理論體系不完善的現(xiàn)狀,為了減少食品損耗率、強(qiáng)化運(yùn)輸效率、提升客戶滿意度,有必要深入探索易腐食品直達(dá)運(yùn)輸、中轉(zhuǎn)運(yùn)輸、共同配送的優(yōu)化理論。本文綜合運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)、物流學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域的知識(shí)與方法,通過定性分析與定量計(jì)算相結(jié)合的方式,研究基于計(jì)算智能的食品冷鏈運(yùn)輸優(yōu)化理論。具體做了以下幾方面工作:(1)研究易腐食品長(zhǎng)途直達(dá)運(yùn)輸配裝問題。針對(duì)食品價(jià)格的不確定性與波動(dòng)性,將食品的利潤(rùn)定義為模糊參數(shù),并通過梯級(jí)k-偏好積分法對(duì)該參數(shù)進(jìn)行去模糊化。基于食品混裝要求、運(yùn)輸工具的運(yùn)力限制、易腐食品對(duì)儲(chǔ)存環(huán)境的溫度要求和濕度要求,構(gòu)建以利潤(rùn)最大化為目標(biāo)的易腐食品長(zhǎng)途直達(dá)運(yùn)輸配裝模型。針對(duì)該模型的特點(diǎn),設(shè)計(jì)離散螢火蟲算法獲取配裝方案的近似最優(yōu)解。該算法針對(duì)易腐食品長(zhǎng)途直達(dá)運(yùn)輸配裝模型的特點(diǎn),定義了螢火蟲的編碼方案、基于價(jià)值密度的螢火蟲種群初始化策略、基于配裝方案差異性的螢火蟲移動(dòng)策略,一個(gè)四階段修補(bǔ)算子,以及最亮螢火蟲的移動(dòng)策略。(2)研究易腐食品短途直達(dá)運(yùn)輸配裝問題。將食品的利潤(rùn)與貨架期定義為模糊變量并通過梯級(jí)平均積分法進(jìn)行去模糊化,根據(jù)易腐食品的最佳儲(chǔ)存溫度區(qū)間與冷藏車廂溫度的相似度,對(duì)易腐食品與單溫區(qū)冷藏車進(jìn)行匹配,構(gòu)建以裝運(yùn)食品的利潤(rùn)最大化、貨架期最小化、溫度匹配值最大化為目標(biāo)的易腐食品短途直達(dá)運(yùn)輸配裝模型�？紤]到該模型具有三個(gè)優(yōu)化目標(biāo),本文設(shè)計(jì)了集成離散螢火蟲算法與Pareto存檔進(jìn)化策略的PDFA算法,實(shí)現(xiàn)配裝方案Pareto最優(yōu)解集的獲取。PDFA算法中的離散螢火蟲算法與求解易腐食品長(zhǎng)途直達(dá)運(yùn)輸配裝模型的離散螢火蟲算法具有類似的結(jié)構(gòu),但是在種群初始化策略與螢火蟲的移動(dòng)策略上均針對(duì)易腐食品短途直達(dá)運(yùn)輸模型的特點(diǎn)進(jìn)行了修改。為了避免種群密度過高導(dǎo)致的算法性能下降問題,該算法采用一個(gè)三維自適應(yīng)網(wǎng)格算法作為Pareto存檔進(jìn)化策略的個(gè)體鄰域密度優(yōu)化策略。(3)研究基于多品種最小費(fèi)用流的易腐食品中轉(zhuǎn)運(yùn)輸優(yōu)化問題。面對(duì)決策中的信息不確定性,將運(yùn)輸成本、食品的需求量與供給量、損耗率、最大運(yùn)力定義為模糊變量并通過梯級(jí)平均積分法進(jìn)行去模糊化。在多品種最小費(fèi)用流的基礎(chǔ)上考慮食品損耗率、產(chǎn)銷不平衡等因素,根據(jù)超額供給和錯(cuò)季銷售兩種策略,針對(duì)冷鏈物流的“效益背反”現(xiàn)象構(gòu)建以成本最小化和損耗率最小化為目標(biāo)的易腐食品中轉(zhuǎn)運(yùn)輸優(yōu)化模型。由于多目標(biāo)多品種最小費(fèi)用流的模型相對(duì)復(fù)雜,尤其是各有向邊的流量存在極強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性,導(dǎo)致一些算法中的交叉、組合等操作難以實(shí)施,本文設(shè)計(jì)一個(gè)基于和聲搜索的智能算法對(duì)運(yùn)輸路線進(jìn)行優(yōu)化。該算法對(duì)供給點(diǎn)與轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)的流量計(jì)算過程以及轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)與需求點(diǎn)的流量計(jì)算過程采用和聲搜索,對(duì)轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)之間的流量計(jì)算過程采用隨機(jī)搜索的方式,可以避免反復(fù)調(diào)整流量造成的算法性能下降現(xiàn)象。(4)研究基于客戶滿意度的集群蓄冷式多溫共配優(yōu)化問題。蓄冷式多溫共配是將不同溫度的商品分別放入相應(yīng)溫度的蓄冷保溫箱、蓄冷保溫柜等設(shè)備,并采用普通的車輛進(jìn)行配送的一種服務(wù)模式,相關(guān)的優(yōu)化理論研究不多。針對(duì)易腐食品配送的時(shí)效性要求,構(gòu)建以客戶滿意度最大化為優(yōu)化目標(biāo)的集群蓄冷式多溫共配模型。該模型用Z形函數(shù)對(duì)客戶滿意度進(jìn)行描述,將車輛的行駛時(shí)間定義為模糊變量,考慮了客戶集群的因素,并且允許每片區(qū)域被多個(gè)車輛服務(wù)。設(shè)計(jì)了一個(gè)基于時(shí)間序列的離散螢火蟲算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)配送路線和配裝方案的協(xié)同優(yōu)化。該算法不僅針對(duì)集群蓄冷式多溫共配模型的特點(diǎn)定義了螢火蟲的編碼規(guī)則、螢火蟲的距離表征方法,以及螢火蟲的移動(dòng)策略,并基于隨機(jī)算法和貪心算法分別提出了兩種螢火蟲種群的初始化策略。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F426.82;F252;TP18
【部分圖文】：

Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋Ｔｈｅ邋ｇｒａｄｅｄ邋ｋ－ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ邋ｈ－ｌｅｖｅｌ邋ｖａｌｕｅ邋ｏｆ邋Ｔ＝（ｍｘ，ｍ２，邋ａ，邋Ｐ）．逡逑對(duì)于一個(gè)隸屬函數(shù)為式２．２的梯形１＾－１１型模糊數(shù)＾＝0２１，爪２，0＾＾）／＾，令１／１（；0逡逑和Ｆｂ）分別為Ｚ（ｘ）和ｉ？（ｘ）的反函數(shù)。如圖２－１所示，戶的ｋ－偏好ｈ－層的值為逡逑／２［從＿１（／２）＋（１－幻７？邋（／0］0邋因此？７的梯級(jí)邋ｋ－偏好積分表示（ｇｒａｄｅｄ邋ｋ－ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ邋ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ逡逑ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）為［６７］：逡逑（Ｄｋ（Ｔ）＝邋［邋ｈ［ｋＬ－＼ｈ）＾｛＼－ｋ）Ｒ￣＼ｈ）］ｄｈ／邋＼邋ｈｄｈ邐（２．３）逡逑Ｊ0邐＇邋Ｊ0逡逑設(shè)為一個(gè)正的三角模糊數(shù)，該模糊數(shù)也可以表為逡逑：？＝（＜必Ｙ）。其隸屬函數(shù)如式２．４所示，其中Ｚ（ｘ）和７？（ｘ）的反函數(shù)分別如式２．５逡逑和式２．６所示。逡逑１６逡逑

Ｆｉｇｕｒｅ邋２－３邋Ｆｌｏｗｃｈａｒｔ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅ邋ｆｉｒｅｆｌｙ邋ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．逡逑２．２．４和聲搜索算法逡逑和聲搜索算法（Ｈａｒｍｏｎｙ邋Ｓｅａｒｃｈ邋Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）是由Ｇｅｅｍ等人于２００１年提出一種啟發(fā)式搜索算法［７９］。該算法模擬了音樂家即興創(chuàng)作，通過反復(fù)調(diào)整各樂器的逡逑音調(diào)而最終產(chǎn)生一個(gè)美妙和聲狀態(tài)的過程。在該算法中，樂器ｆ被類比于優(yōu)化問題逡逑２０逡逑

Ｆｉｇｕｒｅ邋２－４邋Ｆｌｏｗｃｈａｒｔ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｈａｒｍｏｎｙ邋ｓｅａｒｃｈ邋ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．逡逑由于標(biāo)準(zhǔn)的和聲搜索算法容易陷入局部最優(yōu)，而且有時(shí)候存在收斂速度慢等逡逑問題，很多學(xué)者對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的和聲搜索算法進(jìn)行了改進(jìn)。以下列出一些具有代表性的逡逑方法：逡逑Ｍａｈｄａｖｉ等人提出了改進(jìn)的和聲搜索（Ｉｍｐｒｏｖｅｄ邋Ｈａｒｍｏｎｙ邋Ｓｅａｒｃｈ，ＩＨＳ）算法逡逑［７１］。該算法根據(jù)式２．１５和式２．１６對(duì)ＰＡ／？和Ｚｗ進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新。逡逑ＰＡＲｍａｘ邋－ＰＡＲｍｉｎ逡逑ＰＡＲ（ｇｎ）＝ＰＡＲｍｉｎＪｒ邐—邐ｘｇｎ邐（２．１５）逡逑２２逡逑

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本文編號(hào)：2819606