疫情期间社区商超物资配送路径优化研究

发布时间：2023-03-26 20:32

　　在抗击新型冠状病毒肺炎的战役中,采取"商超+社区"创新无接触配送模式对疫情影响下的社区进行物资配送,以保障居民生活物资供应。利用SOM神经网络算法与遗传算法求解车辆路径规划中的特例问题——TSP问题,以湖北省黄石港区社区物资配送路径为例,对两种算法的优化结果进行对比,发现遗传算法比SOM神经网络算法拥有更高的求解精度及效率。结果表明:优化后的路径距离为初始路径距离的37.2%,使用遗传算法可更快地搜寻到最佳的物资配送路径,得到较好的物资配送方案。

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【文章目录】：
1 疫情下社区物资配送路径规划问题
    1.1 问题描述
    1.2 数学模型
2 求解算法
    2.1 SOM算法
    2.2 遗传算法
3 案例比较与分析
    3.1 案例说明
    3.2 算法比较
    3.3 结果分析
4 结束语



本文编号：3771676