带时间窗约束的逆向物流路径优化研究

目的 研究退货逆向物流的路径优化,以降低企业成本,促进退货逆向物流的发展。方法 聚焦于退货逆向物流的路径优化,充分考虑了运输成本和时间窗违规的惩罚因素,构建了一个旨在最小化回收成本的车辆路径优化模型。为了克服平衡优化器（Equilibrium Optimizer,EO）算法容易陷入局部最优的限制,将其与变量邻域下降法结合起来加以改进,并将改进后的EO算法与模拟退火（Simulated Annealing,SA）算法进行比较分析,同时也将原来的EO算法与变量邻域下降法进行比较分析。结果 优化后的EO算法相比于SA算法配送时间减少8.82%,总成本减少4.63%;相比于优化前的EO算法配送时间减少1.40%,总成本减少3.55%。结论 改进后的EO算法在求解车辆路径优化模型上有更好的适应性和收敛性,可以有效减少成本,缩短路径和时间。