【摘要】：隨著我國農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和居民消費(fèi)模式的轉(zhuǎn)變,我國果蔬市場呈現(xiàn)出供需兩旺的局面,果蔬物流活動日趨頻繁,果蔬物流配送凸顯的問題更加顯著。針對當(dāng)前巨大的環(huán)境壓力,綠色物流漸漸成為物流研究領(lǐng)域的焦點(diǎn);同時,基于配送商品的獨(dú)特屬性,在配送過程中會產(chǎn)生較大損耗。如何結(jié)合果蔬農(nóng)產(chǎn)品物流的特點(diǎn)及對配送的要求使用科學(xué)的模型和方法解決這些問題,是目前果蔬物流配送領(lǐng)域亟待解決的一項(xiàng)重大難題。車輛路徑問題作為改善物流系統(tǒng)的主要方法,通過優(yōu)化配置物流資源,能有效減少碳排放、果蔬農(nóng)產(chǎn)品的損耗和物流成本,提高客戶滿意度。為此,從理論研究和實(shí)際應(yīng)用的角度出發(fā),對考慮碳排放的帶時間窗約束的果蔬物流車輛路徑優(yōu)化問題進(jìn)行選題研究。本文的主要研究工作及成果如下:首先,基于現(xiàn)有國內(nèi)外研究成果,建立了果蔬配送的碳排放計(jì)量模型,并引入碳稅機(jī)制,將碳排放量轉(zhuǎn)化為碳稅成本;同時構(gòu)建了指數(shù)速度變質(zhì)的果蔬農(nóng)產(chǎn)品的貨損成本函數(shù),在此基礎(chǔ)上,對考慮碳排放的帶時間窗約束的果蔬物流車輛路徑問題進(jìn)行簡單描述和相關(guān)假設(shè),構(gòu)建了最低配送綜合成本的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型。其次,針對該模型復(fù)雜性的特點(diǎn),本文選取了遺傳算法對其求解,為了避免算法早熟收斂的現(xiàn)象,因此改進(jìn)了種群初始化、選擇算子等階段,并設(shè)計(jì)了改進(jìn)后的遺傳算法。最后,基于算例運(yùn)用MATLAB編程對所構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型和改進(jìn)后的遺傳算法進(jìn)行求解和仿真分析,獲得最優(yōu)的車輛路線配送方案,檢驗(yàn)了所構(gòu)建的模型和設(shè)計(jì)的算法程序的正確性。通過對改進(jìn)前后遺傳算法、碳排放因素和時間窗因素進(jìn)行仿真分析,驗(yàn)證改進(jìn)后遺傳算法對求解該復(fù)雜模型有很強(qiáng)的適用性,同時檢驗(yàn)了目標(biāo)之間的相互制約關(guān)系以及會對配送方案產(chǎn)生影響,進(jìn)而證明了模型和算法的有效性及實(shí)用性。本文不僅擴(kuò)展了對傳統(tǒng)車輛路徑問題的研究,而且是綠色物流的一個分支和方向,可以為果蔬配送企業(yè)實(shí)施低碳運(yùn)輸提供重要的決策支撐。
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：X322;F326.6
【圖文】：

的角度來看，果蔬物流配送過程中會排放大量二氧化碳。輛路徑問題，實(shí)現(xiàn)資源的有效配置，繼而有效減少碳排�？蛻舻慕嵌葋砜�，在制定果蔬物流配送方案時，如果將客有效改善配送服務(wù)質(zhì)量。如圖 1.3 所示，存在兩種配送駛距離；②該配送方案追求最大客戶滿意度，盡管增加提升客戶滿意度為目的的車輛路徑問題顯得至關(guān)重要。表示配送中心 表示客戶

兩點(diǎn)間的基因。于自然數(shù)編碼方式，本文使用類 PMX 交叉法，要得到好的交叉結(jié)果叉概率，交叉概率用于判斷兩個個體是否需要交叉，通常取交叉概率在]。本文取交叉概率 pc=0.7，是否進(jìn)行交叉運(yùn)算通過產(chǎn)生交叉觸發(fā)值來擇兩個個體，然后在[0，1]范圍內(nèi)形成一個隨機(jī)數(shù)，如果該隨機(jī)數(shù)比兩個個體實(shí)施交叉運(yùn)算，否則繼續(xù)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)判斷之后的兩個個體。是簡單的交換基因，而是先把交叉點(diǎn)處（本文以路徑數(shù)為選取點(diǎn)，即因段）的基因放在交換方染色體前面，接著再去掉與原染色體編碼串得到新的個體。即便是交叉兩個相同的個體，類 PMX 交叉法同樣可助例子說明類 PMX 交叉法的操作步驟，例如：假設(shè)有一個個體的染0364078901250”，X2是“0786092405130”，隨機(jī)生成的交叉位置是 叉位置，則交叉步驟如圖 4.4 所示。X1：丨 0364 丨 078901250 X2：07860924 丨 0513 丨 0

【參考文獻(xiàn)】

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2 許s

本文編號：2734224