基于仿生智能算法的冷鏈物流路徑優(yōu)化問題研究.pdf

1、冷鏈物流的路徑規(guī)劃及協(xié)調一直以來是人們研究的熱點和難點。其實質是核心為隨科技進步以及制冷技術的發(fā)展近來快速壯大的，以保持低溫環(huán)境為基本要求的供應鏈系統(tǒng)，手段以冷凍工藝學和制冷技術為主的低溫物流過程。它集中體現(xiàn)了整個冷鏈物流運輸過程中速度、成本以及效益等各方面要素。并且隨著人們對冷鏈物流配送的要求不斷提高，必然促使冷鏈物流行業(yè)不斷提高冷鏈物流運輸中心環(huán)節(jié)的客戶滿意度，才能在日益劇烈的物流市場競爭中取得先機。
　　與其他類型物流運輸相

2、比，冷鏈物流更注重在滿足運輸、冷藏、時間限制條件下得到物流運輸?shù)淖畲笫找妫虼吮疚姆治龊脱芯苛巳绾卧谶\輸成本、冷藏成本以及時間懲罰成本最低的情況下，及時地將冷鮮貨物送達目的地。由于冷鏈物流實際路況較為復雜，而且有較高的時間成本，本文將通過利用時間窗限制下的車輛路徑問題研究模型(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)作為解決方案的模型基礎，加之以一定的路況信息因子，把冷鏈物流路徑規(guī)

3、劃抽象并構建為相關成本函數(shù)模型。并站在配送商的角度上使得運營總成本最小成為模型最終優(yōu)化目標，隨后再利用仿生智能算法來求得該模型的最優(yōu)近似解。
　　而本文應用文化算法分別與蟻群，粒子群以及螢火蟲算法相結合，在這三種算法中分別導入信仰空間，通過利用接收函數(shù)和影響函數(shù)對各自的種群空間進行信息收集和進化影響，進而在理論研究構架上對三個不同仿生智能算法的搜索效率進行了優(yōu)化，并在隨后的章節(jié)里討論并研究了在文化算法框架下三種改進智能優(yōu)化算法，通