采用改进遗传算法求解带模糊时间窗冷链配送问题

资 源 简 介

采用改进遗传算法求解带模糊时间窗冷链配送问题

详 情 说 明

在冷链物流配送场景中，如何平衡运输成本和客户满意度是核心挑战。本文探讨的改进遗传算法为解决这一问题提供了创新思路。

问题背景具有三个显著特征：首先，需要同时考虑运输成本、货损成本和时间成本三个关键指标；其次，客户时间窗采用模糊逻辑处理，更符合实际配送场景；最后，将成本最小化与满意度最大化构建为双目标优化模型。

改进遗传算法在传统遗传算法基础上进行了针对性优化：采用双层编码方案分别处理路径和车辆分配；设计动态变异算子来增强局部搜索能力；引入拥挤距离机制保持解的多样性。这些改进有效解决了传统算法容易陷入局部最优的问题。

模糊时间窗的处理是本研究的另一创新点。通过隶属度函数量化客户对配送时间的满意度，将原本刚性的时间约束转化为柔性指标。这种处理方式既保留了时间窗的约束作用，又为算法搜索提供了合理弹性空间。

该模型可广泛应用于生鲜食品、医药冷链等对时间和温度敏感的配送场景。算法改进方向包括进一步优化收敛速度，以及研究动态环境下的实时调度策略。