【摘 要】
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生鲜配送路径优化问题中，具有产品时效要求高和配送时间不确定的特点，且逐渐大型化和多配送中心化。综合考虑客户时间窗、商品保鲜期、路网拥堵时空特征和多配送中心，构建考虑综合模糊时间窗和速度时空系数的多车场多车型生鲜配送路径优化模型，提出在传统蚁群-遗传算法内嵌入两边逐次修正算法和正交试验设计的改进蚁群-遗传算法（ACO-GA）,并利用正交试验设计优化算法参数，以提高算法计算能力。采用不同分布特征的So
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2016YFC0402103）；
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生鲜配送路径优化问题中，具有产品时效要求高和配送时间不确定的特点，且逐渐大型化和多配送中心化。综合考虑客户时间窗、商品保鲜期、路网拥堵时空特征和多配送中心，构建考虑综合模糊时间窗和速度时空系数的多车场多车型生鲜配送路径优化模型，提出在传统蚁群-遗传算法内嵌入两边逐次修正算法和正交试验设计的改进蚁群-遗传算法（ACO-GA）,并利用正交试验设计优化算法参数，以提高算法计算能力。采用不同分布特征的Solomon算例以反映不同聚集形态的客户群体，最后将该模型与其他模型对比，验证模型的合理性，将该算法和传统算法对比，验证算法的有效性。结果表明，该模型可以较好解决配送时效性高和配送时间不确定之间的矛盾，且算法计算能力可接受。研究成果可为生鲜产品精益配送提供新思路。
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