论文摘要
针对实际配送过程中,经常会出现由于交通事故、上下班高峰期以及交通限流等因素导致的交通拥堵情况,为保证多温共配路径优化结果能更符合实际情况,提出了一种基于交通拥堵的多温共配优化模型,相较于传统的多温共配的路径优化模型,该模型更符合实际的运输情况.由于路径优化问题属于NP难问题,故采用随机自适应遗传算法进行求解,求出在总成本最优的情况下使路径最短、总成本最少的最佳配送路径.通过对比遗传算法和用Cplex求解,发现两者结果接近,且算法更为快速,更加适合大规模求解.算例分析结果表明:考虑了拥堵情况的路径优化,相较于没有考虑拥堵情况的路径优化,运输成本下降了16.74%.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 徐梅,陈淮莉
关键词: 多温共配,交通拥堵,车辆路径优化,软时间窗,粒子群算法
来源: 江苏大学学报(自然科学版) 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 公路与水路运输,自动化技术
单位: 上海海事大学物流科学与工程研究院
基金: 国家社会科学基金资助项目(15BGL084),上海市科学技术委员会科研计划项目(14DZ2280200),上海市哲学社会规划课题(2014BGL018)
分类号: TP18;U492.22
页码: 152-158
总页数: 7
文件大小: 228K
下载量: 235