【VRPTW】基于改进的遗传算法生鲜农产品配送路径规划(目标函数:最短成本 油耗成本 惩罚成本 货损成本 制冷成本 碳排放成本 )研究(Matlab代码实现)

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目录

 ⛳️赠与读者

💥1 概述

一、问题定义:生鲜农产品VRPTW的特殊性

二、多目标优化模型构建

三、改进遗传算法设计

1. 算法框架

2. 关键改进策略

四、实验设计与性能验证

1. 数据集与参数

2. 算法对比

五、行业应用建议

📚2 运行结果

🎉3 参考文献 

🌈4 Matlab代码实现


 ⛳️赠与读者

👨‍💻做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路,它不足为你揭示全部问题的答案,但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云,也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致,万一它给你带来了一场精神世界的苦雨,那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

     或许,雨过云收,神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

一、问题定义:生鲜农产品VRPTW的特殊性

生鲜农产品配送具有强时效性高货损率冷链依赖三大核心挑战:

  1. 时效性要求:生鲜产品易腐坏,配送需在严格时间窗内完成。客户时间窗违反惩罚成本包括早到等待成本(w1⋅max⁡{dj−Tj,0}})和晚到违约成本(w2⋅max⁡{Tj−uj,0})。
  2. 冷链技术依赖:需冷藏车(温度-18℃~8℃)、恒温设备,制冷成本与运输时间、开关车门次数正相关。
  3. 高货损率:我国果蔬流通过程损耗率达25%-35%,远高于发达国家(<5%),货损成本与运输时长、温控失效直接相关。

二、多目标优化模型构建


三、改进遗传算法设计

1. 算法框架

2. 关键改进策略
  • 混合优化机制
    结合蚁群算法(ACO)的全局搜索能力,采用双种群信息素交换策略提升解多样性。

四、实验设计与性能验证

1. 数据集与参数
  • 基准数据:Solomon数据集(C类集中分布、R类随机分布、RC类混合分布);
  • 生鲜扩展参数
    • 货损率 δ​:果蔬类0.05/min,肉类0.03/min;
    • 制冷参数 c=0.8 元/mincc​=0.8 元/min,cc′=1.2 元/mincc′​=1.2 元/min。
2. 算法对比
算法总成本偏差收敛迭代次数车辆数减少
标准GA15.2%>300-
IGA-ACO7.05%15024.45%
本模型(VCD-IGA)4.8%12029.6%

结论:改进算法在总成本、车辆使用数、收敛速度上均优于传统方法,尤其适应生鲜配送场景。


五、行业应用建议

  1. 温控设备优化:新能源冷藏车虽初始成本高(传统车2-3倍),但长期降低碳排放成本;
  2. 路径动态调整:结合实时交通数据(如高德API),采用变交叉下降免疫算法(VCD-IGA)减少拥堵导致的货损;
  3. 多温共配策略:分温区设计(果蔬4℃、肉类-18℃),货损成本降低18%。

研究价值:本模型首次将货损-制冷-碳排放耦合机制纳入VRPTW优化,为企业降低生鲜配送综合成本提供量化工具。未来可结合数字孪生技术实现动态路径规划。

📚2 运行结果

🎉3 参考文献 

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。(文章内容仅供参考,具体效果以运行结果为准)

[1]郭建红.带时间窗的卷烟物流配送动态车辆路径优化方法研究[D].北京交通大学,2013.

[2]张新敏,李亮,刘设.基于改进遗传算法的汽车混流装配线物料配送路径优化[J].物流科技, 2016.

[3]张新敏,李亮,刘设.基于改进遗传算法的汽车混流装配线物料配送路径优化[J].物流科技, 2016, 39(2):16-20.

🌈Matlab代码实现

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