社区食材联合配送问题的车辆路径优化
Mathematical Modeling and Its Applications（2022）
摘要
在新型冠状病毒肺炎疫情防控时期,以社区为尺度的食材联合采购及配送成为基本民生需求.为提高城市物流系统效率,考虑食材保鲜及配送时间窗要求高的特点,量化分析联合配送的车辆路径优化方案,综合固定成本、运输成本、货损成本、时间惩罚成本以及联合配送补贴成本,建立以总成本最小为目标函数的混合整数优化模型.在车辆载重、车行里程、社区联合配送意愿等约束条件下,设计改进的遗传算法对模型进行求解.选取北京市27个社区的食材联合配送作为案例分析,计算结果表明此模型可节省12％的配送成本,随机仿真实验证明算法具有良好的可行性及鲁棒性.该方法可应用推广至医药配送、应急救援等物流系统优化问题.
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