發(fā)布時間：2023-05-30 20:20

　　文中研究了帶調撥貨的冷鏈物流車輛配送問題,構建了包括固定成本、運輸成本、制冷成本和貨損成本的總成本模型,并用啟發(fā)式算法中的粒子群(PSO)算法和模擬退火(SA)算法協(xié)同進行求解,通過模擬實際商業(yè)模式構建數據,對重要參數進行經驗取值,進行10次實驗。實驗結果表明:對于帶調撥貨的冷鏈物流車輛配送問題,該協(xié)同PSO-SA算法可以有效提高車輛的負載使用率,節(jié)約配送里程,在可以接受的迭代次數限制內可以收斂到滿意解。同時,這種模型也對冷鏈連鎖門店實際配送有一定指導意義。

【文章頁數】：4 頁

【文章目錄】：
1 問題描述
2 冷鏈物流成本因素分析
    2.1 固定成本
    2.2 運輸成本
    2.3 車輛制冷成本
        2.3.1 車輛在途的制冷成本C31
        2.3.2 裝卸貨制冷成本C32
    2.4 貨損成本
3 模型構建
4 算法
    4.1 適應值函數
    4.2 初始解的設計方法
    4.3 PSO算法的設計
    4.4 模擬退火算法
        4.4.1 鄰域結構和新解的生成
        4.4.2 初始溫度T0
        4.4.3 退火策略
        4.4.4 溫度Tt下狀態(tài)選取次數
    4.5 協(xié)同PSO＿SA算法
        4.5.1 協(xié)同算法的信息交換
        4.5.2 協(xié)同PSO＿SA算法流程(如圖1)
5 實驗案例分析
    5.1 實驗案例
    5.2 主要參數
    5.3 實驗結果分析
6 結語



本文編號：3824971