發(fā)布時間：2021-02-03 23:56

　　生產(chǎn)力的不斷提高以及生鮮新零售的興起,使得社會對生鮮農(nóng)產(chǎn)品的消費與日俱增,并越來越注重品質(zhì)和配送服務(wù)。生鮮農(nóng)產(chǎn)品在常溫下存放容易腐爛,造成額外損失,因此其運輸和配送必須采用具有冷藏保溫功能的冷鏈物流。我國冷鏈物流業(yè)目前面臨設(shè)施不足、配送成本高、損耗嚴(yán)重、準(zhǔn)時性低、空載率高等困境,需要改善現(xiàn)狀。為此,本文研究了帶容量和時間窗約束的多目標(biāo)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流車輛路徑問題,構(gòu)建了以總成本最低和客戶滿意度最高為優(yōu)化目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化模型,其中制冷成本和貨損成本的定義考慮了運輸過程與卸貨過程中的差異及貨物的變動情況;客戶滿意度則反映客戶對取/送貨時間的評價。為求得問題的最優(yōu)解,采用ε約束法處理,并混合遺傳算法與蟻群算法,以蟻群算法為基礎(chǔ),加入交叉算子與變異算子,設(shè)計了遺傳蟻群算法。首先通過蟻群算法生成初始種群,然后對其實施交叉操作和變異操作,并對螞蟻狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則和信息素總量進(jìn)行優(yōu)化,從而減少算法的早熟現(xiàn)象,提高收斂速度和求解質(zhì)量。為驗證模型與算法的有效性,對實際算例進(jìn)行求解,并將其結(jié)果與遺傳算法、蟻群算法求得結(jié)果進(jìn)行對比,發(fā)現(xiàn)本文算法求得的最優(yōu)解比遺傳算法和蟻群算法求得的更優(yōu)秀,且能在更少的迭代次數(shù)... 

【文章來源】：河南大學(xué)河南省

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

普通VRP示意圖

確定本文算法的最佳迭代次數(shù)，驗證算法的穩(wěn)定性，設(shè)置不同的迭代戶滿意度情況下三種算法的最低成本。由于客戶滿意度最大值為 10有代表性的滿意度，如客戶滿意度分別 100%、90%、80%，求解此時的解結(jié)果進(jìn)行對比，確定算法收斂時的最佳迭代次數(shù)、算法穩(wěn)定性以及求戶滿意度為 100%的情況下，三種算法不同迭代次數(shù)的求解結(jié)果如表 5表 5-4 客戶滿意度為 100%時三種算法不同迭代次數(shù)最優(yōu)解迭代次數(shù) GA ACO GA-ACO100 1315.94 1279.75 1246.47200 1307.72 1264.86 1234.50300 1286.93 1258.91 1225.18400 1280.39 1246.07 1216.35500 1275.56 1243.72 1216.35中結(jié)果在圖像中表示，則迭代次數(shù)與求解結(jié)果的關(guān)系如圖 5-2 所示：

表 5-5 客戶滿意度為 90%時三種算法不同迭代次數(shù)最優(yōu)解迭代次數(shù) GA ACO GA-ACO100 1136.49 1082.08 1077.44200 1127.22 1076.08 1066.79300 1122.43 1064.83 1053.13400 1114.48 1054.13 1052.80500 1107.61 1053.72 1052.80將表中結(jié)果在圖像中表示，則迭代次數(shù)與求解結(jié)果的關(guān)系如圖 5-3 所示：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流車輛配送路徑優(yōu)化研究[J]. 樊世清,婁丹,孫瑩.  保鮮與加工. 2017(06)
[2]易腐生鮮貨品車輛路徑問題的改進(jìn)混合蝙蝠算法[J]. 殷亞,張惠珍.  計算機(jī)應(yīng)用. 2017(12)
[3]帶時間窗的蓄冷式多溫共配冷鏈配送問題研究[J]. 戴夏靜,梁承姬.  重慶師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(05)
[4]基于生鮮農(nóng)產(chǎn)品的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化[J]. 范立南,董冬艷,李佳洋,劉闖,丁宇.  沈陽大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(02)
[5]基于改進(jìn)智能水滴算法的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化問題研究[J]. 王維軍,羅偉.  工業(yè)工程. 2017(02)
[6]多模糊時間窗車輛路徑問題的建模及求解[J]. 閆芳,王媛媛.  交通運輸系統(tǒng)工程與信息. 2016(06)
[7]基于捕食搜索策略混合遺傳算法的車輛路徑問題研究[J]. 林濤,武孟賢,軒倩倩,徐慶國,江沖.  中南民族大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(04)
[8]冷鏈物流同時送取貨車輛路徑優(yōu)化[J]. 周詠,計瑩峰,楊華龍,于坤.  數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2016(20)
[9]軟硬時間窗共存裝卸一體化車輛路徑問題的混合離散粒子群優(yōu)化算法[J]. 周蓉,沈維蕾.  合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(08)
[10]基于隨機(jī)需求的冷鏈物流車輛路徑優(yōu)化模型[J]. 馬向國,劉同娟,楊平哲,蔣榮芬.  系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2016(08)

博士論文
[1]帶時間窗車輛路徑問題及其算法研究[D]. 潘立軍.中南大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于生鮮農(nóng)產(chǎn)品的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究[D]. 董冬艷.沈陽大學(xué) 2017
[2]基于改進(jìn)混合蟻群算法的帶時間窗車輛路徑問題優(yōu)化研究[D]. 韓越.安徽理工大學(xué) 2016
[3]城市冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究[D]. 富佳.大連理工大學(xué) 2016
[4]考慮碳排放的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈配送路徑優(yōu)化研究[D]. 錢光宇.北京交通大學(xué) 2016
[5]城市快遞配送條件下的多目標(biāo)車輛路徑優(yōu)化研究[D]. 楊志清.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[6]帶時間窗的冷鏈物流車輛路徑多目標(biāo)優(yōu)化問題研究[D]. 段雪凝.東北大學(xué) 2014
[7]冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究[D]. 楊丹婷.大連海事大學(xué) 2014
[8]城市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究[D]. 李明澤.大連海事大學(xué) 2013
[9]帶模糊時間窗的冷鏈物流車輛配送路徑優(yōu)化[D]. 張金鳳.武漢理工大學(xué) 2013
[10]帶時間窗的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流車輛路徑問題研究[D]. 向金秀.大連海事大學(xué) 2011



本文編號：3017371