客户分类下生鲜配送两级路径问题与算法研究

生活水平的提高使得消费者对生鲜产品的需求不断增长,进而促进了冷链物流行业的快速发展。将客户按重要性分为重要客户和普通客户两类,以总配送成本最小为目标,建立考虑客户分类的两级容量有限车辆路径优化模型。提出两阶段启发式算法求解该模型：第一阶段设计改进的遗传-模拟退火算法增强全局搜索能力,其中采用轮盘赌选择机制结合精英保留策略保留优秀个体,部分匹配交叉算子结合自适应交叉率维持种群多样性,Metropolis准则以一定概率接受较差解;第二阶段使用精确方法求解一级配送路径。基于Perboli的Set2算例集和Hemmelmayr的Set5算例集,共30个基准案例,分别将所提出算法与四种现有算法进行对比分析,验证了改进算法的效果,并测试了算法的收敛性。基于模拟数据进行模型分析,验证了所提出模型和算法的有效性和适用性。     

服务差异二级选址路径问题及大邻域搜索算法

在电子商务背景下,物流公司为了实现及时交付并缓解交通拥堵,可按照客户不同的服务需求,将其分为自取型和配送型,进而选择开放自助点或配送点对客户进行服务。自助点和配送点作为二级物流设施,配送中心作为一级物流设施,由此形成了二级选址-路径问题。在配送车数量约束、自助点容量约束等限制下,兼顾客户点物品回收,以总物流成本最小为目标,建立考虑服务差异的二级选址-路径问题模型。设计自适应大邻域搜索算法进行求解,通过Nguyen的2E-LRP算例进行测试,更新了1个算例的全球最优解,其余算例达到或接近最优解,平均Gap值在1.22%以内,验证了算法的有效性及良好的收敛性。实际案例模拟分析验证了模型的有效性和适用性,可以为相关物流企业提供决策依据和参考。