基于时间窗指派的污染路径问题

U116.2; 考虑物流企业与客户对配送到达时间一致性的诉求,同时结合国家节能减排要求对车辆路径问题进行研究.物流企业需要在配送开始前为客户指派一个时间窗,由于客户具有配送前不确定需求的特点,通过引入需求场景概念,建立了以最小成本(碳排放成本和旅行成本)与最小配送时间为目标的基于时间窗指派污染路径问题的双目标优化模型.考虑到模型的复杂性,设计混合遗传—禁忌搜索算法.通过算例对设计的混合算法与构建的双目标模型进行分析,验证模型与算法的有效性,并与传统目标行驶距离最小和配送时间最小的指标进行数据对比分析.实验结果表明,基于时间窗指派污染路径问题的模型能够有效减少碳排放成本和旅行成本,但会引起配送时...

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Bibliographic Details
Published in计算机集成制造系统 Vol. 27; no. 4; pp. 1178 - 1187
Main Authors 葛显龙, 冉小芬
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 重庆交通大学智能物流网络重庆市重点实验室,重庆 400074%重庆交通大学经济与管理学院,重庆 400074 01.04.2021
重庆交通大学经济与管理学院,重庆 400074
Subjects
污染路径问题
碳排放成本
需求场景
时间窗指派
混合遗传—禁忌搜索算法
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ISSN1006-5911
DOI10.13196/j.cims.2021.04.022

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Summary:U116.2; 考虑物流企业与客户对配送到达时间一致性的诉求,同时结合国家节能减排要求对车辆路径问题进行研究.物流企业需要在配送开始前为客户指派一个时间窗,由于客户具有配送前不确定需求的特点,通过引入需求场景概念,建立了以最小成本(碳排放成本和旅行成本)与最小配送时间为目标的基于时间窗指派污染路径问题的双目标优化模型.考虑到模型的复杂性,设计混合遗传—禁忌搜索算法.通过算例对设计的混合算法与构建的双目标模型进行分析,验证模型与算法的有效性,并与传统目标行驶距离最小和配送时间最小的指标进行数据对比分析.实验结果表明,基于时间窗指派污染路径问题的模型能够有效减少碳排放成本和旅行成本,但会引起配送时间的增加.
ISSN:1006-5911
DOI:10.13196/j.cims.2021.04.022