改进猫群算法在车辆配送路径优化中的应用研究

作     者：周建军 李林 陈飞 ZHOU Jian-jun;LI Lin;CHEN Fei

作者机构：成都工业职业技术学院四川成都610218 成都师范学院四川成都611130 西华大学四川成都610039 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2024年第399卷第5期

页      面：107-112页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：2021年中国物流学会 中国物流与采购联合会立项研究课题(2021CSLKT3-147) 

主　　题：生鲜农产品 配送车辆 路径优化 碳排放量 猫群算法 

摘      要：为解决在生鲜农产品的车辆配送过程中存在的成本高、碳排放高的问题,以顾客满意度最高和总配送成本最低为目标,构建低碳冷链生鲜农产品的车辆配送路径优化模型。首先,通过多种方法对猫群算法进行优化;然后,用优化的猫群算法对模型进行求解。通过仿真实验对车辆配送路径优化前后效果进行分析,验证了所构建模型的可行性。结果表明,所构建的模型能有效地解决车辆配送的路径优化问题;与传统车辆配送的路径规划方法相比,采用所构建的车辆路径优化模型,车辆配送总路径和碳排放量都有一定程度的改善;车辆总配送路径长度缩短了489.77km、车辆碳排放量降低了21.4%。该方法能有效降低车辆配送过程的总成本和碳排放量,可在一定程度上提高车辆的利用效率和物流企业的市场竞争力。