摘要 : 针对生鲜商品多中心共同配送优化研究在资源共享和温度控制有效结合方面存在的不足,提出研究集成资源共享和温度控制的生鲜商品多中心车辆路径优化问题。首先,结合生鲜商品的易腐性和配送过程的及时性特征,构建了包含生鲜商品多中心间的运输成本、配送... 展开 针对生鲜商品多中心共同配送优化研究在资源共享和温度控制有效结合方面存在的不足,提出研究集成资源共享和温度控制的生鲜商品多中心车辆路径优化问题。首先,结合生鲜商品的易腐性和配送过程的及时性特征,构建了包含生鲜商品多中心间的运输成本、配送成本、车辆温控成本、违反时间窗惩罚成本、生鲜商品价值损失和车辆租赁成本的物流运营成本最小和配送车辆使用数最小的双目标优化模型。然后,设计了结合生鲜需求客户地理位置、需求商品温控区间和时间窗约束的K-means多维聚类算法,进而提出一种TS-NSGA-II算法,该算法设计了禁忌搜索算法(TS)和非支配排序遗传算法(NSGA-II)间有效的选择性赋予机制,进而增强了解空间的搜索和寻优能力,并通过与MOGEA和MOPSO算法的对比分析,进一步验证了模型和TS-NSGA-II算法的有效性。最后,通过实例分析探讨了不同资源共享模式和温控区间的多中心车辆路径优化方案,研究结果可为生鲜商品物流配送企业进行资源共享模式选择和温控区间设计提供方法支撑和决策支持。 收起