关键词:
多温共配路径优化
随机需求
蚁群算法
回程补货算法
碳排放
摘要:
目前随机需求下多温共配路径优化的相关研究较少,文中研究了随机需求下考虑碳排放的多温共配路径优化问题,并构建了数学模型,提出了基于蚁群算法的两阶段优化算法,以期提高多温共配效率,更好地应对客户的随机需求,降低碳排放。在数学模型中,配送总成本为优化目标,它综合考虑了车辆成本、保温箱成本、时间惩罚成本、碳排放成本以及路线的修正成本。在两阶段优化算法中,第一阶段设计了改进蚁群算法来获得优化的初始配送路线,第二阶段设计了基于混合规则的回程补货算法来对优化的初始配送路线进行修正。对比实验表明,改进蚁群算法和基于混合规则的回程补货算法是有效的,验证了两阶段优化算法的有效性。