关键词:
动态新增订单需求
即时配送
时间窗指派
改进的多目标蚁群优化算法
帕累托优化解
摘要:
目的针对传统快递物流即时配送中存在难以准时服务动态客户和配送时效性差等问题,提出动态订单插入策略和时间窗指派策略,研究考虑动态新增订单需求的快递物流即时配送优化问题。方法首先,结合快递物流即时配送网络的周期性需求和新增订单需求,构建以物流运营成本最小和车辆使用数目最少的双目标车辆路径优化模型。其次,设计改进的多目标蚁群优化算法求解优化模型,该算法通过局部优化策略和外部档案更新机制来增强帕累托优化解的求解质量,进而提出动态订单插入策略和时间窗指派策略,进一步提升算法的整体搜索性能。再次,将改进的多目标蚁群优化算法与多目标粒子群算法、多目标灰狼优化算法和多目标多元宇宙优化算法进行对比分析,验证了提出算法的有效性。最后,结合重庆市某快递物流即时配送网络进行实例优化研究,并分析探讨了不同服务时间段的划分对物流运营成本、车辆使用数目和惩罚成本等指标的影响。结果优化后的物流运营成本下降48%,车辆使用数目减少12辆,将配送中心服务时间分为3个时间段的优化方案效果最好。结论提出的模型和算法有助于降低物流运营成本并减少配送车辆的使用数目,为考虑动态新增订单需求的快递物流即时配送优化提供方法支持和决策参考。