时变多车型下的生鲜农产品配送路径优化模型

摘要: 针对农业供应链的运输环节中生鲜农产品配送模型存在的速度恒定、碳排放计算方法单一的问题， 本研究结合路网时变特征和新的多车型碳排放计算方法，提出了考虑配送距离、多车型碳排放量、货物损 耗和车辆固定成本等4个优化目标的生鲜农产品配送路径优化模型; 并根据模型特点提出了一种改进的双策 略种群协同蚁群算法（Double-Strategies Co-Evolutionary Ant Colony System，DC-ACS）。利用改进蚁群算法 对Solomon 数据集的C105 算例进行了求解，在4 个优化目标上分别取得最优解为937.94 km、4961.48 元、 4081.78元和7500.87元，证明了本研究提出的模型的有效性。在模型有效的基础上，通过试验结果证明，改 进蚁群算法比基本蚁群算法在4个优化目标上的配送总成本平均降低幅度超过14%，证明改进蚁群算法更具 有优越性。使用改进蚁群算法对集中、随机和混合3种不同分布的大规模算例进行求解，3种分布上分别求 得最优总成本为19,939.53、24,095.00和24,397.58元。综上所述，所提模型和算法可以为冷链物流企业的城 市配送路径决策提供良好的参考依据，对完善智慧农业供应链的配送路径优化模型和优化方法提供了新的 思路，为企业进一步扩大规模提供了参考。