疫情期间社区商超物资配送路径优化研究

作     者：刘娜 张玺 石超峰 LIU Na;ZHANG Xi;SHI Chaofeng

作者机构：重庆交通大学交通运输学院重庆400074 重庆交通大学经济与管理学院重庆400074 

出 版 物：《交通科技与经济》 (Technology & Economy in Areas of Communications)

年 卷 期：2020年第22卷第5期

页      面：39-44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)] 

基　　金：重庆市教委科学技术研究项目(KJ1705148) 重庆交通大学科研启动经费项目(17JDKJC-A002) 

主　　题：公路运输 物资配送 SOM神经网络算法 遗传算法 社区商超 路径优化 

摘      要：在抗击新型冠状病毒肺炎的战役中,采取“商超+社区创新无接触配送模式对疫情影响下的社区进行物资配送,以保障居民生活物资供应。利用SOM神经网络算法与遗传算法求解车辆路径规划中的特例问题——TSP问题,以湖北省黄石港区社区物资配送路径为例,对两种算法的优化结果进行对比,发现遗传算法比SOM神经网络算法拥有更高的求解精度及效率。结果表明:优化后的路径距离为初始路径距离的37.2%,使用遗传算法可更快地搜寻到最佳的物资配送路径,得到较好的物资配送方案。