【摘 要】
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2019年底以来全球范围新冠疫情突然爆发,疫情对居民生活方式产生了深远影响,居民外出减少促成了生鲜电商的崛起。配送路径的选择是影响生鲜电商物流企业成本和客户满意度的重要因素,本文构建了带容量约束、带软时间窗的生鲜电商车辆路径问题数学模型,提出改进的飞蛾优化算法对模型进行求解,能够有效降低企业物流运营成本,为生鲜电商企业的车辆配送问题提供借鉴和参考价值。进一步研究基于时变交通的生鲜电商车辆路径问题,
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2019年底以来全球范围新冠疫情突然爆发,疫情对居民生活方式产生了深远影响,居民外出减少促成了生鲜电商的崛起。配送路径的选择是影响生鲜电商物流企业成本和客户满意度的重要因素,本文构建了带容量约束、带软时间窗的生鲜电商车辆路径问题数学模型,提出改进的飞蛾优化算法对模型进行求解,能够有效降低企业物流运营成本,为生鲜电商企业的车辆配送问题提供借鉴和参考价值。进一步研究基于时变交通的生鲜电商车辆路径问题,对比分析时变路网与不考虑实时交通路网模型的不同,为深入研究时变交通环境下的生鲜电商车辆路径问题提供理论与方法基础。针对生鲜电商领域物流配送效率低、物流运营成本高的情况,对生鲜电商车辆路径问题进行了研究,首先,构建带容量约束的生鲜电商车辆路径优化模型,并设计混合飞蛾优化算法对其求解,实验结果表明混合飞蛾优化算法的可行性,有效降低生鲜电商企业的运营成本,为生鲜电商企业的路径优化提供借鉴;其次,针对客户满意度方面的考虑,构建以客户满意度最高和总成本最小为目标的软时间窗生鲜电商车辆路径优化模型,并设计自适应改进飞蛾优化算法对其求解;最后,针对交通路网的时变性和复杂性,构建时变交通的生鲜电商车辆路径模型。该研究能够最大程度还原配送场景,合理安排配送路线为生鲜电商企业配送活动提供有力支撑。结果表明构建的模型及算法符合生鲜电商企业发展的现实情况,对提高我国生鲜电商物流业的服务质量及保障生鲜产品质量安全等具有重要的参考意义。本文对生鲜电商车辆路径问题进行深入研究与优化,一方面在降低生鲜电商企业物流运营成本的同时有助于提高企业的服务质量,提高客户对企业的满意度;另一方面有助于减少生鲜电商中物流配送的瓶颈,有效实施和运营物流配送。研究拓宽了车辆路径优化问题的基础理论,丰富了车辆路径问题的算法研究,对生鲜电商车辆路径优化未来发展具有一定的理论价值和现实意义。
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