發(fā)布時(shí)間：2021-08-10 01:26

　　為了對(duì)煙草物流配送過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化,以配送物流量的距離最小化、配送時(shí)間的方差最小化、不同服務(wù)區(qū)域之間差異最大化為指標(biāo),通過(guò)加權(quán)糅合構(gòu)建了物流系統(tǒng)綜合優(yōu)化模型。以聚類算法產(chǎn)生的初始解作為遺傳算法初始精英種群,利用配送時(shí)間方差的自適應(yīng)變異算子改進(jìn)傳統(tǒng)遺傳算法,設(shè)計(jì)了基于精英自適應(yīng)遺傳聚類算法,以提高聚類收斂速度,使聚類區(qū)域分布更加均衡。以浙江省某市煙草物流配送中心為對(duì)象進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明:（1）利用本文算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)應(yīng)服務(wù)區(qū)域和中轉(zhuǎn)站的確定以及聚類區(qū)域的優(yōu)化,對(duì)3個(gè)中轉(zhuǎn)站和1個(gè)配送中心模式優(yōu)化后,零售戶直送率提高7.4百分點(diǎn),按量直送率提高2.9百分點(diǎn),總里程減少1 352 km;（2）優(yōu)化后萬(wàn)支卷煙物流成本、分揀和倉(cāng)庫(kù)費(fèi)用顯著降低,均低于浙江省平均水平;（3）該地區(qū)卷煙銷量集中區(qū)域與采用本文算法規(guī)劃的配送效果相符合。該方法具有一定的實(shí)用性,可為提高物流配送效率提供技術(shù)支持。 

【文章來(lái)源】：煙草科技. 2020,53(02)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

聚類方法分類

式（13）表示選擇聚類（服務(wù)區(qū)域）配送時(shí)間方差最大的基因（聚類中心）作為變異基因位。式（14）表示變異后的基因表達(dá)式，Δ（Tc,X）為變異步長(zhǎng)，X是變異選擇范圍，r是服從（0,1）均勻分布的隨機(jī)數(shù)，λ是系統(tǒng)參數(shù)。Tc是變異溫度，在本文中定義為：由式（16）可知，配送時(shí)間方差越大，表示變異步長(zhǎng)越大，染色體產(chǎn)生的變異范圍隨之增大。本文中設(shè)計(jì)的基于配送時(shí)間的自適應(yīng)變異算子，能夠依據(jù)配送時(shí)間最大限度地產(chǎn)生新染色體，使之向著適應(yīng)度高的方向發(fā)展，有效避免早熟現(xiàn)象。

算法流程圖


本文編號(hào)：3333175