【VRP问题】基于企鹅优化算法求解冷链配送物流车辆调度优化研究附Matlab代码

原创于 2025-06-23 15:30:59 发布 · 811 阅读

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#算法 #matlab #开发语言

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🔥 内容介绍

本研究针对冷链配送物流车辆调度（VRP）问题，引入企鹅优化算法进行求解。通过分析冷链配送特点，构建包含车辆载重、行驶距离、时间窗等约束的数学模型。详细设计企鹅优化算法的初始化、觅食、迁徙等操作，以适应 VRP 问题求解。实验结果表明，该算法在求解冷链配送 VRP 问题上具有良好的性能，能够有效降低配送成本，为冷链物流企业提供优化决策方案。

关键词

企鹅优化算法；冷链配送；车辆路径问题；物流调度；优化

一、引言

1.1 研究背景

随着人们生活水平的提高和电商行业的快速发展，冷链物流需求持续增长。冷链配送过程中，货物对温度、时间等要求严格，如何合理调度车辆，在满足配送需求的同时降低成本，成为冷链物流企业面临的关键问题。车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）是物流配送领域的经典组合优化问题，其目标是在满足一系列约束条件下，为多辆配送车辆规划最优行驶路径，以实现总成本最小化。

1.2 研究意义

有效的冷链配送车辆调度能够减少车辆行驶里程、降低能源消耗和运营成本，同时保证货物的新鲜度和品质，提高客户满意度。将企鹅优化算法应用于冷链配送 VRP 问题，为该问题的求解提供了新的思路和方法，有助于推动冷链物流行业的智能化发展。

1.3 国内外研究现状

在冷链配送 VRP 问题的研究中，国内外学者采用了多种算法进行求解。传统算法如遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等被广泛应用，在一定程度上取得了较好的优化效果。近年来，一些新兴智能优化算法也逐渐应用于该领域，如鲸鱼优化算法、灰狼优化算法等。企鹅优化算法作为一种较新的智能优化算法，在一些优化问题中展现出良好的性能，但在冷链配送 VRP 问题中的应用研究较少。

二、冷链配送物流车辆调度问题分析

2.1 问题描述

冷链配送物流车辆调度问题可描述为：在一个给定的区域内，有一个配送中心和多个客户节点，每个客户节点有一定的货物需求量，且对货物送达时间有时间窗限制。配送中心拥有一定数量的冷链配送车辆，车辆具有固定的载重限制和行驶速度。目标是合理安排车辆的行驶路径，使所有客户的需求得到满足，同时实现总配送成本最小，总配送成本包括车辆行驶成本、车辆使用成本等。