基于遗传算法的低碳物流网络优化研究

资 源 简 介

基于遗传算法的低碳物流网络优化研究

详 情 说 明

低碳物流网络优化是当前绿色供应链管理的重要研究方向，其核心在于平衡运输效率与碳排放。遗传算法因其全局搜索能力和适应性，成为解决此类多目标优化问题的有效工具。

传统物流网络通常以成本或时间为单一优化目标，而低碳物流需同时考虑运输路径、载具选择、仓储布局等变量对碳排放的影响。遗传算法通过模拟生物进化机制，将解决方案编码为染色体，利用选择、交叉、变异等操作迭代优化。例如，路径规划中可对配送顺序进行基因编码，以燃油消耗和运输距离构建适应度函数，最终筛选出低排放方案。

该方法的优势在于能处理非线性约束条件（如区域限排政策），且可通过调整权重因子灵活应对不同优先级的优化目标。未来可结合强化学习实现动态环境下的实时优化，或引入生命周期评估（LCA）量化全链条碳足迹。