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基于随机需求的冷链物流车辆路径优化模型
摘要
随着冷链物流行业的快速发展，冷链物流车辆的路径优化成为了一个重要的课题。本文针对随机需求的冷链物流车辆路径优化问题进行研究，并提出了一种基于遗传算法的优化模型。首先，对冷链物流车辆路径问题进行描述和建模，然后针对随机需求进行扩展和优化。接着，介绍了遗传算法的原理和特点，构建了基于遗传算法的路径优化模型。最后，通过实验验证了模型优化效果，并分析了模型在实际应用中的应用前景和局限性。
关键词：冷链物流；车辆路径优化；随机需求；遗传算法
Abstract
Withtherapiddevelopmentofcoldchainlogisticsindustry,theoptimizationofcoldchainlogisticsvehiclepathhasbecomeanimportantissue.Thispaperstudiestheproblemofcoldchainlogisticsvehiclepathoptimizationwithrandomdemand,andproposesanoptimizationmodelbasedongeneticalgorithm.Firstly,theproblemofcoldchainlogisticsvehiclepathisdescribedandmodeled,andthentherandomdemandisextendedandoptimized.Next,theprincipleandcharacteristicsofgeneticalgorithmareintroduced,andapathoptimizationmodelbasedongeneticalgorithmisconstructed.Finally,theoptimizationeffectofthemodelisverifiedthroughexperiments,andtheapplicationprospectandlimitationofthemodelinpracticalapplicationareanalyzed.
Keywords:coldchainlogistics;vehiclepathoptimization;randomdemand;geneticalgorithm
1.引言
冷链物流是指在物流过程中对温度控制要求较高的物品进行运输的一种特殊的物流模式。随着冷链物流市场的日益扩大，传统的人工管理和计划方法已经无法满足日益增长的物流需求。因此，对冷链物流车辆路径进行优化已经成为了当今冷链物流领域内的热门研究方向之一。
冷链物流车辆路径优化问题的研究现状主要有两种，一是考虑指定路径下的需求预测及合理安排，二是考虑计算一条最优路径。前一种思路较为简单，但在实际应用中因为难以准确预测需求而有较大局限性。而后一种思路的研究难度较大，但是研究成果具有实际应用价值。
本文主要针对随机需求的冷链物流车辆路径优化问题进行研究，并提出一种基于遗传算法的优化模型。首先，对冷链物流车辆路径问题进行描述和建模，然后针对随机需求进行扩展和优化。接着，介绍了遗传算法的原理和特点，构建了基于遗传算法的路径优化模型。最后，通过实验验证了模型优化效果，并分析了模型在实际应用中的应用前景和局限性。
2.冷链物流车辆路径问题描述与建模
通常情况下，冷链物流车辆路径问题可以被描述为给定运输网络图的情况下，在满足货物温度要求和时间窗口限制的条件之下，从配送中心开始，经过多个客户点，最终返回配送中心。建模时，通常采用图论方法，将各客户节点表示成网络图的顶点，将各顶点之间的距离表示为网络图的边权，将冷链物流车辆的载货量和载货量限制表示为网络图和运输路径的限制条件，并对限制条件进行约束。
在本文中，冷链物流车辆路径优化问题的描述和建模与上述方法基本一致。不同之处在于，考虑了货物需求的随机性。具体而言，在原有的路径优化问题基础上，本文增加了以下特性：
（1）每个顾客的需求量随机生成，需求量的取值在一定范围内取随机数，同时考虑到不同顾客需求存在差异性；
（2）受限于各客户点的货车到达时间限制，货车可能需要提前或者延迟送达某些客户货物，并针对这种情况进行优化。
基于以上特性，本文将随机需求的冷链物流车辆路径建模为一个带时间窗口和需求的带容量约束的车辆路径问题。设C={1，2，⋯，n}为冷链物流的客户集合，其中1表示配送中心，n为客户数量；dij表示节点i到节点j的距离；qk表示节点k的需求量，其中q1=qn=0；V表示货车的容量限制，同一行程中各节点需求总量不能超过货车的容量限制V；Tk表示节点k的时间窗口，其中Tk=[l,r]，T1=[0，+∞]，Tn=[−∞，+∞]；pik表示节点i到节点k的最