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针对冷链水果需求的迅速扩大及顾客满意度重要性的不断提升,提出以成本与满意度为双目标的冷链水果运输模型. 为了准确描述顾客满意度水平,提高冷链水果运输服务的响应能力,提出改进的满意度模型;引入灰度白化权函数构造顾客满意度不同等级阶段,设置不同等级分数将影响满意度感知的因素划分成不同等级,利用调研数据支撑顾客真实满意度感知. 提出改进的遗传算法（IGA）求解该冷链水果运输模型. 此遗传算法通过对“超级个体”引入模拟退火的Metropolis准则,随机选择3种邻域搜索之一定期更新染色体群,来避免传统遗传算法的快速收敛问题以及减轻优质种群被破坏程度. 基于实例的对比分析表明,改进遗传算法的求解效果优于传统遗传（GA）、遗传模拟退火算法（GA-SA）,且随着顾客人数增加,改进遗传算法优势更明显. 相似文献
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