带模糊时间窗的冷链物流车辆配送路径优化.pptx

带模糊时间窗的冷链物流车辆配送路径优化随着储藏保鲜技术的迅速发展,冷链物流作为一种崭新的物流形式,在我国迅速发展起来。农产品冷链物流配送不仅具有配送距离相对较短,配送点相对较多、配送道路网络纵横交错、单点配送量小、配送品种繁多等一般特点,而且,由于冷链物流所运送的货物大多数都是易腐易变质物品,对配送服务的时间要求很高。所以考虑时间窗的约束,事先规划好配送路线,不仅可以降低企业的运输成本,还可以提高销售商的服务水准,满足顾客需求。目前有很多学者对冷链物流车辆配送路径进行研究,但在时间窗约束的处理方面,大都没有体现出客户对服务时间的满意度水平。本文针对冷链物流车辆配送路径优化研究中的这一问题,最大化整体客户对货物送达时间的满意度水平,最小化冷链物流配送成本,构建并研究了带模糊时间窗的冷链物流车辆配送路径多目标优化模型。本文通过采用模糊隶属度函数对客户期望时间窗、客户最大可容忍的时间窗进行模糊处理,将其转换为客户对货物送达时间的满意度水平,用客户购买的货物量占配送计划的比重对单个客户的满意度水平进行加权平均得到客户对服务时间的整体客户满意度水平,建立了带模糊时间窗的冷链物流车辆路径多目标优化模型。模糊时间窗的处理是,在满足单个客户的最低满意度水平情况下,对模糊隶属度函数求逆函数,将客户对送达时间的满意度转换为时间窗列入约束条件。多目标模型处理方法是,将客户对服务时间的整体满意度水平设为一个固定值,作为物流配送成本目标函数的约束条件,这样,就将多目标模型转化为单目标模型。然后,针对模型特点,改进了遗传算法,即采用适合该模型的新的编码方式以及将精英保留与轮盘赌策略相结合的选择操作。并运用Matlab对改进的遗传算法进行编程；最后,通过实例验证了该优化模型的合理性,以及改进遗传算法的有效性。