基于时间窗和多仓温控的生鲜商品配送车辆路径优化问题

目的针对当前生鲜商品配送效率低和成本高等问题,采用车仓温度可控的多仓车辆作为配送装备,并结合时间窗等约束,研究基于时间窗和多仓温控的生鲜商品配送车辆路径优化问题。方法建立最小化物流运营成本和车辆使用数量的双目标模型,然后设计基于Clarke-Wright节约算法的非支配排序遗传算法(CW-NSGA-Ⅱ)求解该模型。利用CW节约算法生成初始配送路径,以提高初始解的质量,并设计精英迭代策略,以提高算法的寻优性能。结果基于改进的Solomon算例,将文中所提算法与多目标粒子群算法、多目标蚁群算法、多目标遗传算法进行了对比,验证了CW-NSGA-Ⅱ算法的求解性能。结合实例,对多仓车辆使用数量、温控成本和运营成本等指标进行对比分析,结果表明,经优化后多仓车辆使用数量减少了35.7%,温控成本减少了39.2%,物流运营总成本减少了47.7%。结论文中所提模型和算法能够有效优化配送路径,降低运营成本,为构建高效率、低成本的生鲜配送网络提供了理论支持和决策参考。