【摘 要】
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随着信息技术的发展,数字经济在影响现代物流产业的同时也为冷链物流运输管理注入了新的活力.冷链物流产品在配送运输过程中,除了要关注时效性,还要关注客户的满意度.综合考虑时间窗约束和配送车辆载重量约束,以冷链物流配送车辆的运输距离最短和客户满意度最大为目标建立数学模型.通过引入人工蜂群算法(ABC)的分级思想,对蚁群算法(ACO)进行改进,并对每条路径上的信息素浓度做出限制,将其控制在一个已知的范围内,有效弥补蚁群算法早熟和搜索停滞的缺点,进而利用改进蚁群算法来求解该数学模型.最后,利用MATLAB软件对A城
【机 构】
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河北工程大学 管理工程与商学院,河北 邯郸 056038
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随着信息技术的发展,数字经济在影响现代物流产业的同时也为冷链物流运输管理注入了新的活力.冷链物流产品在配送运输过程中,除了要关注时效性,还要关注客户的满意度.综合考虑时间窗约束和配送车辆载重量约束,以冷链物流配送车辆的运输距离最短和客户满意度最大为目标建立数学模型.通过引入人工蜂群算法(ABC)的分级思想,对蚁群算法(ACO)进行改进,并对每条路径上的信息素浓度做出限制,将其控制在一个已知的范围内,有效弥补蚁群算法早熟和搜索停滞的缺点,进而利用改进蚁群算法来求解该数学模型.最后,利用MATLAB软件对A城市某生鲜农产品冷链物流配送进行仿真,测试出改进蚁群算法的性能要优于基本蚁群算法和遗传算法,并为配送中心今后的物流配送指明了方向.
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