【摘 要】
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针对城市物流配送存在的空载率高、支出费用高等问题，考虑到日益拥堵的交通路况，在分析运输部门对电商订单进行送货和对同城订单进行取送货的基础上，构建了以个人客户、电商企业客户和运输部门总支出费用最小化为目标的路径优化数学模型。为求解该问题，考虑到遗传算法存在依赖初始解、易陷入局部最优解等缺点，运用插入启发式算法改良初始种群的同时，引进改良精英保留策略和蜂王进化交叉策略提升遗传算法的搜索能力，设计了一种
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61773120）； 智慧物流技术湖南省重点实验室资助项目（2019TP1015）～～；
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针对城市物流配送存在的空载率高、支出费用高等问题，考虑到日益拥堵的交通路况，在分析运输部门对电商订单进行送货和对同城订单进行取送货的基础上，构建了以个人客户、电商企业客户和运输部门总支出费用最小化为目标的路径优化数学模型。为求解该问题，考虑到遗传算法存在依赖初始解、易陷入局部最优解等缺点，运用插入启发式算法改良初始种群的同时，引进改良精英保留策略和蜂王进化交叉策略提升遗传算法的搜索能力，设计了一种新的改进遗传算法。以湖南省某电商公司的城市配送网络优化为数据来源，运用改进遗传算法与现有相关算法进行了对比分析，验证了模型和算法的有效性。实验结果表明，城市物流共同配送方式不仅能有效提升客户的满意度，还能降低配送车辆的空载率和三方主体支出的总费用。
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