基于改进小生境GA的有时间窗物流配送路径优化问题研究
基于NSGAII的带时间窗生鲜品配送路径优化
基于NSGAII的带时间窗生鲜品配送路径优化作者：李善俊陈淮莉来源：《上海海事大学学报》2020年第02期摘要：考慮到生鲜品的易腐性、高时效性和对运输环境要求高的特点，为减少生鲜品配送企业的配送成本，提高客户满意度，在车辆载重、时间窗、生鲜品保质期等约束条件下，提出将配送总成本最小化和生鲜品新鲜度最大化的多目标车辆路径优化模型。
利用改进的非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ，NSGA Ⅱ）对模型进行求解。
求出满足配送总成本最小和生鲜品新鲜度最大的相对较优解，证明模型的有效性。
该模型在大规模配送和客户地理位置分布较为分散的情况下，对生鲜品新鲜度的优化较为明显。
关键词：生鲜品配送; 多目标优化; 非支配排序遗传算法（NSGA）; 带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）中图分类号： F252 文献标志码： AOptimization of fresh food distribution route withtime window based on NSGA IILI Shanjun， CHEN Huaili（Institute of Logistics Science & Engineering， Shanghai Maritime University， Shanghai 201306， China）Abstract： Considering the characteristics of fresh food perishability， high timeliness and high demand for transportation environment， in order to reduce the distribution cost of fresh food distribution companies and improve customer satisfaction， under the constraints of vehicle load，time window and shelf life of fresh food， a multi-objective vehicle route optimization model is proposed to minimize the total cost of distribution and maximize the freshness of fresh food. The model is solved by an improved non-dominated sorting genetic algorithm （NSGA II）. A relatively better solution satisfying the minimum total cost of distribution and the maximum freshness of fresh food is obtained， which proves the validity of the model. The optimization on the freshness of fresh food by the model is obvious under the condition of large-scale distribution and scattered distribution of customers.Key words： fresh food distribution; multi-objective optimization; non-dominated sorting genetic algorithm （NSGA）; vehicle routing problem with time window （VRPTW）0 引言近年来，互联网的迅猛发展让生鲜企业的业务范围从线下延伸到了线上，生鲜电商企业迎来了飞速发展的黄金时期。
带时间窗的冷链物流车辆路径优化问题研究
带时间窗的冷链物流车辆路径优化问题研究作者：徐松梅来源：《物流科技》2017年第09期摘要：文章研究了带有硬时间窗限制的超市速冻食品冷链配送车辆路径优化问题，根据其配送批量小，配送地点分散，时间要求高的特点建立了配送成本最小的目标函数，以降低物流的配送成本，提高其经济效益。
该模型考虑了配送过程中的固定成本、运输成本、时间惩罚成本以及制冷成本，其配送车数、每两个客户间的运输量、配送时间以及卸货时间相互作用，共同影响总成本，然后采用遗传算法求解，最后以一个物流公司为算例，进行求解证明该模型的可行性。
关键词：路径优化；冷链物流；遗传算法中图分类号：U116.2 文献标识码：AAbstract： In this paper， we study the optimization of the problem of the cold chain distribution of the frozen food in the supermarket with the hard time window. According to the characteristics of the small batch distribution， the scattered distribution time and the high time requirement， the objective function of the minimum distribution cost is established to reduce the distribution of the logistics cost， improve its economic efficiency. The model takes into account the fixed costs， transportation costs， time penalty costs and cooling costs in the distribution process，the number of dispatch vehicles， the amount of traffic between each two customers， the delivery time， and the time of unloading， which together affect the total cost and then using genetic algorithm to solve， and finally to a logistics company as an example， to prove the feasibility of the model.Key words： path optimization； cold chain logistics； genetic algorithm0 引言随着人们对新鲜食品的需求不断增多，冷链物流配送得到急速发展，现今我国很多中小城市的物流公司发展较落后，专门提供冷链配送的企业较少，大多物流企业将冷链配送作为副业，缺少对冷链配送的详细规划，因而冷链物流配送水平较低，降低配送成本与满足客户要求很难同时兼顾，尤其在满足超市冷鲜产品供应方面更加明显。
带时间窗物流配送车辆路径问题
带时间窗物流配送车辆路径问题摘要本题是一个带有时间窗的车辆路径安排问题（VRPTW 问题）。
根据题目条件，本文建立了一个求解最小派送费用的VRPTW 优化模型，采用遗传算法，给出了该模型的求解方法。
然后，对一个实际问题进行求解，给出了一个比较好的路线安排方式。
模型一（见，在需求量、接货时间段、各种费用消耗已知的情况下，决定采用规划模型，引入0-1变量，建立各个约束条件，包括车辆的容量限制，到达每个客户的车辆和离开每个客户的车辆均为1的限制，总车辆数的限制，目标函数为费用的最小化，费用包括车辆的行驶费用，车辆早到或晚到造成的损失。
模型一的求解采用遗传算法（见，对题目给出的实际问题进行求解，得到3首先按照需求期望根据模型一得到一个比较好的方案，然后按照这一方案进行送货，在送货过程中，如果出现需求量过大的情况，允许车辆返回仓库进行补充。
模型一的思路清晰，考虑条件全面。
但最优解解决起来困难，遗传算法只是一种相对好的解决方法，可以找出最优解的近似解。
模型二的想法比较合理，易于实施，但还有待改进。
关键词：规划 时间窗 物流 车辆路径 遗传算法一、 问题重述一个中心仓库，拥有一定数量容量为Q 的车辆，负责对N 个客户进行货物派送工作，客户i 的货物需求量为i q ，且i q Q <，车辆必须在一定的时间范围[],i i a b 内到达，早于i a 到达将产生等待损失，迟于i b 到达将处以一定的惩罚，请解决如下问题：（1）给出使派送费用最小的车辆行驶路径问题的数学模型及其求解算法。
并具体求解以下算例：q（单位：客户总数N=8,每辆车的容量Q=8（吨/辆）, 各项任务的货运量is（单位：小时）以及要求每项任务开始执行的时间吨）、装货（或卸货）时间ia b由附录1给出，车场0与各任务点以及各任务点间的距离（单位：公,范围[]i i里）由附件二给出，这里假设车辆的行驶时间与距离成正比，每辆车的平均行驶速度为50公里/小时，问如何安排车辆的行驶路线使总运行距离最短；q为随机参数时的数学模型及处理方（2）进一步请讨论当客户i的货物需求量i法。
基于时间窗约束下的外卖配送路径优化
if node == end:
return weight
return weight
for neighbor in graph[node]: new_weight = weights[(node, graph[node])] +
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012 014 参考内容
引言
引言
随着互联网的快速发展和消费者需求的不断变化，外卖行业逐渐成为人们日 常生活中不可或缺的一部分。外卖配送的效率和服务质量直接影响到消费者的满 意度和外卖业务的发展。为了在竞争激烈的市场中脱颖而出，对外卖配送路径进 行优化，提高配送效率和服务质量成为了一个关键问题。本次演示将围绕时间窗 约束下的外卖配送路径优化进行讨论和探讨。
#使用堆优化技术寻找最短 路径
heap =
for node in graph:
if node == start:
if node == start:
node))
heapq.heappush(heap, (weights[(node, graph[node])],
while heap:
while heap:
路径优化
2、考虑路况和交通信息：在计算配送路径时，需要考虑到实际的道路情况和 交通信息。这些信息可能影响配送员的行驶时间和送餐时间，因此需要在路径规 划时进行充分考虑。
路径优化
3、考虑配送员的实际情况：在规划外卖配送路径时，需要考虑到配送员的实 际情况，如身体状况、技能水平等。这些因素可能影响配送员在配送过程中的效 率和服务质量。
内容摘要
综上所述，时间窗约束下医药物流配送路径优化对于提高药品可及性和降低 成本具有重要意义。采用先进的优化算法和大数据技术可以进一步提高优化效果。 实践案例表明，优化医药物流配送路径可以提高药品可及性、降低成本并提高客 户满意度。因此，在未来的研究中，应该更加重视时间窗约束下医药物流配送路 径优化的研究和实践应用。
考虑碳排放和时间窗的冷链物流配送路径优化研究
包 装 工 程第45卷 第3期·262·PACKAGING ENGINEERING 2024年2月收稿日期：2023-05-05基金项目：中央高校业务经费（2572016CB11）；校级教育教学研究项目（DGY2020-42） *通信作者考虑碳排放和时间窗的冷链物流配送路径优化研究江云倩，杨慧敏*，彭程，赵文（东北林业大学 土木与交通学院，哈尔滨 150000）摘要：目的 确保生鲜农产品在短时间内完成从配送中心到客户点的配送，提高配送效率，降低配送成本。
方法 综合考虑温度变化对卸货过程中生鲜腐烂率的影响，运输过程和冷藏过程中的碳排放成本，以及违反时间窗的惩罚成本等因素，构建配送成本最小化模型，引入碳税机制定量分析碳排放成本，运用改进的自适应遗传算法进行求解，并对碳排放价格进行灵敏度分析。
结果 优化后的总配送成本相较于优化前减少了3.8%，碳排放成本相较于优化前减少了27.8%，总配送时间相较于优化前减少了3.3%。
结论 优化后的遗传算法在降低配送成本和碳排放成本上具有显著效果，可以通过合理控制碳排放价格等手段来降低配送成本和碳排放成本。
关键词：冷链物流；路径优化；碳排放；遗传算法中图分类号：F252；TP18 文献标志码：A 文章编号：1001-3563(2024)03-0262-07 DOI ：10.19554/ki.1001-3563.2024.03.030Optimization of Cold Chain Logistics Distribution Route Considering CarbonEmission and Time WindowJIANG Yunqian , YANG Huimin *, PENG Cheng , ZHAO Wen(School of civil Engineering and Transportation, Northeast Forestry University, Harbin 150000, China)ABSTRACT: The work aims to ensure that fresh agricultural products can be distributed from the distribution center to the customer site in a short time, improve the distribution efficiency and reduce the distribution cost. With comprehensively consideration to the influence of temperature change on the fresh decay rate during unloading, the carbon emission cost during transportation and refrigeration, and the cost of violating the time window, a minimum distribution cost model was constructed. The carbon tax mechanism was introduced to analyze the carbon emission cost quantitatively. The optimization genetic algorithm was used to solve the problem to analyze the sensitivity of carbon emission price. The results showed that the optimized distribution cost was reduced by 3.8%. Compared with that before optimization, the carbon emission cost was reduced by 27.8%. The delivery time was 3.3% shorter than that before optimization. The optimized genetic algorithm is effective in reducing distribution cost and carbon emission cost. Distribution cost and carbon emission cost can be reduced through reasonable control of carbon emission price and other means.KEY WORDS: cold chain logistics; path optimization; carbon emissions; genetic algorithm自2020 年中国提出“碳达峰、碳中和”以来，各行各业掀起了一波绿色发展的浪潮。
基于改进遗传算法的城市配送车辆调度优化研究的开题报告
基于改进遗传算法的城市配送车辆调度优化研究的开题报告一、选题背景和意义：城市快递配送已经成为现代城市发展不可缺少的一部分，其配送车辆调度问题一直是运输领域面临的难题之一。
快递配送业务的快速增长，导致城市道路交通日趋拥挤，车辆运输效率低下及延误成本逐渐增加。
因此，如何优化配送车辆调度成为现代运输领域的重要研究课题。
改进遗传算法作为一种强化学习算法，可以应用于优化城市配送车辆调度问题，提高物流运输效率，降低运输成本，助力城市物流实现优化发展。
二、研究内容：本文将以快递配送业务的城市轮廓为背景，以改进遗传算法为优化算法，采用Python计算语言编程，旨在研究城市配送车辆调度优化问题。
具体研究内容如下：1.分析已有城市配送车辆调度优化算法，分析其优点和不足；2.研究遗传算法的基本理论及其在城市配送车辆调度优化中的应用；3.改进遗传算法，提高求解速度和算法高效性；4.运用改进遗传算法求解城市配送车辆调度问题，并与其他算法进行对比分析；5.根据实验结果优化算法，达到较好的计算研究效果。
三、研究方法：本研究采用文献综述、数学模型构建和模拟仿真等方法，完成城市配送车辆调度优化问题的研究。
具体包括：1. 文献综述综述已有城市配送车辆调度优化算法，总结其优点和不足，为提出改进算法奠定基础。
2. 数学模型构建分析城市配送车辆调度问题的数据特点，并建立数学模型，包括节点集合、车辆集合、时间窗、配送需求等。
3. 改进遗传算法优化改进遗传算法包括选择、交叉、变异等操作，本文将提出具有针对性的优化策略，以提高算法收敛速度和求解效率。
4. 模拟仿真采用Python进行代码编写，通过模拟对改进遗传算法进行测试和验证，并与其他算法进行对比分析，给出结果和结论。
四、预期研究成果：本研究将提出一种优化城市配送车辆调度的改进遗传算法，并设计仿真实验进行比较，得出一组较为优化的城市配送车辆调度方案。
同时，将探讨算法的优缺点及在实际应用中的可行性和优越性，为城市物流运输业提供较好的服务支撑。
有时间窗的分送式配送运输路径优化算法浅析
有时间窗的分送式配送运输路径优化算法浅析
王武;钟双红
【期刊名称】《物流工程与管理》
【年(卷),期】2009(031)008
【摘要】在现代物流中,分送式配送是由一个供应点对多个客户共同送货,而现实生活中客户越来越注重物流配送时间要求.通过对含时间窗的分送式配送运输路径优化算法的研究,我们可以降低配送成本,提高物流配送企业的运作效率,实现物流配送科学化.
【总页数】3页(P99-101)
【作者】王武;钟双红
【作者单位】湖南现代物流职业技术学院,湖南,长沙,410131;湖南现代物流职业技术学院,湖南,长沙,410131
【正文语种】中文
【中图分类】F253
【相关文献】
1.直送式配送运输路径优化算法浅析 [J], 王武;钟双红
2.直送式配送运输路径优化算法浅析 [J], 王武;钟双红
3.有时间窗的分送式配送运输路径优化算法浅析 [J], 王武;钟双红
4.带时间窗的多目标蔬菜运输配送路径优化算法 [J], 王芳;滕桂法;姚竟发
5.具有时间窗约束累积性车辆路径问题的禁忌搜索优化算法 [J], 董蕊;刘冉;江志斌;任盼
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带时间窗物流配送车辆路径问题
带时间窗物流配送车辆路径问题摘要本题是一个带有时间窗的车辆路径安排问题（VRPTW问题）。
根据题目条件，本文建立了一个求解最小派送费用的VRPTW优化模型，采用遗传算法，给出了该模型的求解方法。
然后，对一个实际问题进行求解，给出了一个比较好的路线安排方式。
模型一（见5.1.2）针对问题一，在需求量、接货时间段、各种费用消耗已知的情况下，决定采用规划模型，引入0-1变量，建立各个约束条件，包括车辆的容量限制，到达每个客户的车辆和离开每个客户的车辆均为1的限制，总车辆数的限制，目标函数为费用的最小化，费用包括车辆的行驶费用，车辆早到或晚到造成的损失。
模型一的求解采用遗传算法（见5.1.3），对题目给出的实际问题进行求解，首先按照需求期望根据模型一得到一个比较好的方案，然后按照这一方案进行送货，在送货过程中，如果出现需求量过大的情况，允许车辆返回仓库进行补充。
模型一的思路清晰，考虑条件全面。
但最优解解决起来困难，遗传算法只是一种相对好的解决方法，可以找出最优解的近似解。
模型二的想法比较合理，易于实施，但还有待改进。
关键词：规划 时间窗 物流 车辆路径 遗传算法一、 问题重述一个中心仓库，拥有一定数量容量为Q 的车辆，负责对N 个客户进行货物派送工作，客户i 的货物需求量为i q ，且i q Q <，车辆必须在一定的时间范围[],i i a b 内到达，早于i a 到达将产生等待损失，迟于i b 到达将处以一定的惩罚，请解决如下问题：（1）给出使派送费用最小的车辆行驶路径问题的数学模型及其求解算法。
并具体求解以下算例：客户总数N=8,每辆车的容量Q=8（吨/辆）, 各项任务的货运量i q （单位：吨）、装货（或卸货）时间i s （单位：小时）以及要求每项任务开始执行的时间范围[],i i a b 由附录1给出，车场0与各任务点以及各任务点间的距离（单位：公里）由附件二给出，这里假设车辆的行驶时间与距离成正比，每辆车的平均行驶速度为50公里/小时，问如何安排车辆的行驶路线使总运行距离最短； （2）进一步请讨论当客户i 的货物需求量i q 为随机参数时的数学模型及处理方法。
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（） ３ （ ４）
ｔ ‘＝ ｍａ ｛ 一 ｓ， ｘ０ ．０｝
硬 时 间 窗 车 辆 路 径 问 题 是 指 每 项 任 务 必 须 在 要 求 的 时
注 。但 是 简单 的遗 传 算 法 也 存 在 着 早 熟 收 敛 ， 易 陷 入 局 部 容
最 优 等 缺 点 。本 文 在 基 于 隔 离 机 制 的 小 生 境 遗 传 算 法 的 基 础 上 ， 入 模 拟 退 火 操 作 和 迁 徙 操 作 ， 算 法 能 够 迅 速 的 找 加 使
载重量 ：
个 需 求 点 送 货 ， 个 需 求 点 的需 求 量 为 ｑ（ 每 ，＝１ ２ … ， ） 需 ，， Ｌ ， 求点 ｉ 到 的 运距 为 ｄ （ ， ＝１ ２ … ， ） 运 送 单 位 成 本 为 ｃ ｉＪ ， ， Ｌ ， ， 配 送 中 心 到 各 需 求 点 的 距 离 为 ｄ 再 设 ｎ 。 。 为 第 ｋ辆 汽 车 配送 的需 求 点 数 （ ｎ ＝０表 示 未 使 用 第 ｋ辆 汽 车 ） 用 集 合 Ｒ ， 表 示 第 ｋ辆 车 的 行 驶 路 径 ， 中 的 元 素 表 示 需 求 点 在 路 其
基 于 改 进 小 生 境 ＧＡ 的 有 时 间 窗 物 流 配 送 路 径 优 化 问 题 研 究
亓 霞 ，陈森 发
（． １ 山东 建 筑 工 程 学 院 管 理 工 程 学 院 ， 山东 济 南 ２００ ； ５ １１
２ 东 南 大 学 经 管 学 院 ， 江苏 南 京 ２ ０ ９ ） ． １０ ６
间 范 围 内完 成 ， 即必 须 满足 式 （ ） ３ 。若 超 出 这 个 时 间 范 围 ， 则
得到的解为不可行解 。 软 时 间 窗 车 辆 路 径 问 题 指 如 果 某 项 任 务 不 能 在 要 求 的 时 间 范 围 内完 成 ， 给 予 一 定 的 惩 罚 。 则 设 配 送 中心 有 Ｃ辆 汽 车 ， ｋ辆 汽 车 的 载 重 量 为 Ｑ （ 第 ｋ
＝
到 全 局 最 优 点 ， 将 该 算 法 运 用 到物 流 配 送 中 的 车 辆 路 径 优 并
化 问题 的研 究 ， 果 令 人 满 意 送 的 最 大 行 驶 距 离 为 Ｄ ， 要 向 Ｌ ，， Ｃ ， 需
ｌ 有 时 间 窗 物 流 配 送 的 路 径 优 化 问题
物 流 配 送 的路 径 优 化 问 题 是 指 从 配 送 中 心 用 多 辆 汽 车 向多 个 需 求 点 送 货 ， 个 需 求 点 的 位 置 和 需 求 量 一 定 ， 辆 每 每 车 的载 重 量 一 定 ， 求 合 理 安 排 汽 车 路 线 ， 总 运 距 最 短 或 要 便 总运费最低 ， 满足以下条件 ： 并 １ 每条 配送 路 径 上 各 需 求 点 的 需 求 量 之 和 不 超 过 汽 车 ）
摘 要 ：有 时 间 窗 的 物 流 配 送 车 辆路 径 优 化 问题 是 一 个 Ｎ Ｐ难 题 ，较 难 得 到 满 意 解 。本 文 在 基 于 隔 离机 制 的 小 生 境 遗 传 算 法 的 基 础 上 ， 引入 迁徙 操 作 和模 拟 退 火 方 法 ，用 来 解 决 有 时 闻 窗 的 车辆 路 径 优 化 问题 。这 种 方 法 不仅 能 够 保 证 群 体 的 多样 性 ， 而且 具 有 良好 的 全 局 收 敛 性 。 实例 也 证 明 了该 方 法 的有 效性 和 实 用性 。 关 键 词 ：有 时 间 窗 车 辆路 径 优 化 ；遗 传 算 法 ； 小生 境 ；模 拟 退 火
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管
Ｖｏ ． １ ２０． Ｎｏ． １
理
工
程
学
报
２０ ０ ６年 第 １ 期
Ｊｕ ａ ｏ Ｉｄ ｓ ｉ ｎ ｉｅｒ ｇＥ ｇ ｅｒ ｇＭａ ａｅ ｅｔ ｏ ｒ ｌ ｆ ｎ ｕｔａ Ｅ ｇ ｅ ｎ／ ｎｉ ｅ ｎ ｎ ｇ ｍ ｎ ｎ ｒｌ ｎ ｉ ｎ ｉ
一
间 窗 车 辆 路 径 问 题 。有 时 间窗 的 车 辆 路 径 问题 是 典 型 的 Ｎ Ｐ
难 题 ， 随 着 结 点 的增 加 出 现 组 合 爆 炸 的 现 象 。 以 ｓ 表 示 会 ｊ 车辆到达需求点 的时刻 ， 表示车辆在需求点 ｉ ｔ ． 的等 待 时 间 ， ｔ表示 车 辆 由需 求 点 ｉ 驶 到 需 求 点 的 时 间 ， 般 有 以 下 行 一
中图分类号 ： ２． ４３ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ： ０ ４ ６ ６ （ ０ ６ ０ ． ７ —５ １０ — ２ ２ ０ ） １ ０ ９０ ０ ０
Ｏ 引 言
车 辆 路 径 问题 最 初 由 Ｄ ｎ ｉ ａｔ ｇ和 Ｒ ｍ ｅ 提 出 ， 于 它 是 ｚ ａ ｓｒ 由
关系式 ：
ｓ ０＝ ０
社＝１ ｓ ‘＋ ｔ ｔ ＝ ．＋ ｉ≠
个 Ｎ 难 题 ， 难 得 到 全 局 最 优 解 或 满 意 解 ， 此 不 少 的 学 Ｐ 很 因
者 都 考 虑 采 用 启 发 式 方 法 来 解 决 这 一 问 题 ， 传 算 法 就 是 其 遗
中应 用 较 多 的 一 种 启 发 式 算 法 。遗 传 算 法 的 基 本 思 想 是 由 Ｈ ｌｎ ｏ ａｄ教 授 于 １６ ｌ ９ ２年 提 出 的 ， 是 基 于 自 然 选 择 和 基 因 遗 它
（） １
（） ２
传 学 原 理 的 一 种 全局 并 行 的 、 机 搜 索 算 法 。遗 传 算 法 不 需 随
要假 设 搜 索 空 间 是 连 续 的 、 微 的 ， 许 多 用 传 统 数 学 方 法 可 对 难 以解 决 或 明 显 失 效 的 复 杂 问 题 ， 别 是 优 化 问 题 ， Ａ提 供 特 Ｇ 了一 种 行 之 有 效 的 新 途 径 ， 因此 近 年 来 受 到 众 多 学 者 的 关