考虑碳排放的带时间窗约束的果蔬物流车辆路径优化研究

发布时间：2020-06-29 19:05

【摘要】：随着我国农业结构的调整和居民消费模式的转变,我国果蔬市场呈现出供需两旺的局面,果蔬物流活动日趋频繁,果蔬物流配送凸显的问题更加显著。针对当前巨大的环境压力,绿色物流渐渐成为物流研究领域的焦点;同时,基于配送商品的独特属性,在配送过程中会产生较大损耗。如何结合果蔬农产品物流的特点及对配送的要求使用科学的模型和方法解决这些问题,是目前果蔬物流配送领域亟待解决的一项重大难题。车辆路径问题作为改善物流系统的主要方法,通过优化配置物流资源,能有效减少碳排放、果蔬农产品的损耗和物流成本,提高客户满意度。为此,从理论研究和实际应用的角度出发,对考虑碳排放的带时间窗约束的果蔬物流车辆路径优化问题进行选题研究。本文的主要研究工作及成果如下:首先,基于现有国内外研究成果,建立了果蔬配送的碳排放计量模型,并引入碳税机制,将碳排放量转化为碳税成本;同时构建了指数速度变质的果蔬农产品的货损成本函数,在此基础上,对考虑碳排放的带时间窗约束的果蔬物流车辆路径问题进行简单描述和相关假设,构建了最低配送综合成本的数学优化模型。其次,针对该模型复杂性的特点,本文选取了遗传算法对其求解,为了避免算法早熟收敛的现象,因此改进了种群初始化、选择算子等阶段,并设计了改进后的遗传算法。最后,基于算例运用MATLAB编程对所构建的数学模型和改进后的遗传算法进行求解和仿真分析,获得最优的车辆路线配送方案,检验了所构建的模型和设计的算法程序的正确性。通过对改进前后遗传算法、碳排放因素和时间窗因素进行仿真分析,验证改进后遗传算法对求解该复杂模型有很强的适用性,同时检验了目标之间的相互制约关系以及会对配送方案产生影响,进而证明了模型和算法的有效性及实用性。本文不仅扩展了对传统车辆路径问题的研究,而且是绿色物流的一个分支和方向,可以为果蔬配送企业实施低碳运输提供重要的决策支撑。
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：X322;F326.6
【图文】：

配送方案,客户,物流配送,客户满意度

的角度来看，果蔬物流配送过程中会排放大量二氧化碳。辆路径问题，实现资源的有效配置，继而有效减少碳排。客户的角度来看，在制定果蔬物流配送方案时，如果将客有效改善配送服务质量。如图 1.3 所示，存在两种配送驶距离；②该配送方案追求最大客户满意度，尽管增加提升客户满意度为目的的车辆路径问题显得至关重要。表示配送中心表示客户

交叉操作,交叉法

两点间的基因。于自然数编码方式，本文使用类 PMX 交叉法，要得到好的交叉结果叉概率，交叉概率用于判断两个个体是否需要交叉，通常取交叉概率在]。本文取交叉概率 pc=0.7，是否进行交叉运算通过产生交叉触发值来择两个个体，然后在[0，1]范围内形成一个随机数，如果该随机数比两个个体实施交叉运算，否则继续产生随机数判断之后的两个个体。是简单的交换基因，而是先把交叉点处（本文以路径数为选取点，即因段）的基因放在交换方染色体前面，接着再去掉与原染色体编码串得到新的个体。即便是交叉两个相同的个体，类 PMX 交叉法同样可助例子说明类 PMX 交叉法的操作步骤，例如：假设有一个个体的染0364078901250”，X2是“0786092405130”，随机生成的交叉位置是叉位置，则交叉步骤如图 4.4 所示。X1：丨 0364 丨 078901250 X2：07860924 丨 0513 丨 0

【参考文献】