【摘 要】
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针对生鲜商品物流配送优化研究在对客户需求时间窗和生鲜商品温度控制合理结合方面存在的不足,考虑生鲜商品存在配送时效性强的特征,构建生鲜商品配送的物流成本和生鲜商品价
【机 构】
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重庆交通大学经济与管理学院; 电子科技大学经济与管理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71871035,71471024);教育部人文社科项目(18YJC630189);中国博士后基金项目(2017T100692,2016M600735);重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201800723);重庆市留创计划创新项目(cx2018111)
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针对生鲜商品物流配送优化研究在对客户需求时间窗和生鲜商品温度控制合理结合方面存在的不足,考虑生鲜商品存在配送时效性强的特征,构建生鲜商品配送的物流成本和生鲜商品价值损失最小的双目标优化模型.首先,建立包含生鲜配送车辆的运输成本、温控成本、违反时间窗的惩罚成本的物流成本模型,并建立基于温度控制的生鲜价值损失模型;然后,根据模型特点设计考虑客户空间位置、需求商品温度控制和时间窗约束的改进K-means聚类算法,进而提出一种GA-TS混合算法,该算法结合遗传算法(GA)的全局搜索能力和禁忌搜索算法(TS)的局部搜索能力,通过与HGA算法、MO-PSO算法和IACO算法的对比分析,对模型及算法的有效性进行验证;最后,通过敏感度分析得到最佳生鲜商品配送温度和最佳聚类方案数,研究结果表明模型和算法是合理有效的,可为物流企业的生鲜商品配送优化提供参考和决策支持.
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