基于仿生智能算法的冷鏈物流路徑優(yōu)化問題研究.pdf

1、冷鏈物流的路徑規(guī)劃及協(xié)調(diào)一直以來是人們研究的熱點和難點。其實質(zhì)是核心為隨科技進(jìn)步以及制冷技術(shù)的發(fā)展近來快速壯大的，以保持低溫環(huán)境為基本要求的供應(yīng)鏈系統(tǒng)，手段以冷凍工藝學(xué)和制冷技術(shù)為主的低溫物流過程。它集中體現(xiàn)了整個冷鏈物流運輸過程中速度、成本以及效益等各方面要素。并且隨著人們對冷鏈物流配送的要求不斷提高，必然促使冷鏈物流行業(yè)不斷提高冷鏈物流運輸中心環(huán)節(jié)的客戶滿意度，才能在日益劇烈的物流市場競爭中取得先機(jī)。
　　與其他類型物流運輸相

2、比，冷鏈物流更注重在滿足運輸、冷藏、時間限制條件下得到物流運輸?shù)淖畲笫找妫虼吮疚姆治龊脱芯苛巳绾卧谶\輸成本、冷藏成本以及時間懲罰成本最低的情況下，及時地將冷鮮貨物送達(dá)目的地。由于冷鏈物流實際路況較為復(fù)雜，而且有較高的時間成本，本文將通過利用時間窗限制下的車輛路徑問題研究模型(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)作為解決方案的模型基礎(chǔ)，加之以一定的路況信息因子，把冷鏈物流路徑規(guī)

3、劃抽象并構(gòu)建為相關(guān)成本函數(shù)模型。并站在配送商的角度上使得運營總成本最小成為模型最終優(yōu)化目標(biāo)，隨后再利用仿生智能算法來求得該模型的最優(yōu)近似解。
　　而本文應(yīng)用文化算法分別與蟻群，粒子群以及螢火蟲算法相結(jié)合，在這三種算法中分別導(dǎo)入信仰空間，通過利用接收函數(shù)和影響函數(shù)對各自的種群空間進(jìn)行信息收集和進(jìn)化影響，進(jìn)而在理論研究構(gòu)架上對三個不同仿生智能算法的搜索效率進(jìn)行了優(yōu)化，并在隨后的章節(jié)里討論并研究了在文化算法框架下三種改進(jìn)智能優(yōu)化算法，通