基于改进蚁群算法的多类型车辆逆向物流路径优化

低碳经济是经济发展的新趋势,也是逆向物流可持续发展的新兴路径。本文根据车辆的时变速度和负载情况,建立一个度量函数来描述车辆的油耗和碳排放的变化。在此基础上,将车辆管理使用成本、油耗成本、碳排放成本、时间惩罚成本和消毒成本之和最小化作为优化目标,从低碳经济的角度构建多类型车辆回收过程中的逆向物流绿色车辆路径问题(GVRPRL)模型,并设计了一种改进的蚁群算法来求解该模型。为了验证模型和算法的有效性,对真实算例进行求解,并与传统的蚁群算法的结果进行比较。结果表明,本文构建的模型和改进算法能够更有效、更合理地规划车辆行驶路径,降低总成本、车辆油耗和碳排放,促进物流企业绿色出行和节能减排。