基于智能体联盟的多配送中心路径优化研究

（安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南 232001）

电子商务的快速发展将物流推向风口浪尖，各界学者和企业管理者将研究目光转向物流领域，各物流公司在降低物流成本、提高客户满意度等方面竞争也愈加激烈。随着市场需求日益增长，单配送中心配送压力大，易导致车辆调度失衡、物流成本增加、配送效率降低，已不能适应企业发展。而多个配送中心进行进行配送时，需要各配送中心根据配送地点、需求数量、需求种类来合理规划路线，这就需要配送中心实现信息实时共享，协作配送，实现配送规模化，从而提高配送车辆利用率、降低配送成本。

在车辆配送中，秦敏[1]、毕国通[2]等学者只研究了单配送中心车辆配送，然而单个配送中心切断区域间的联系，使得物流资源难以共享，导致车辆配送成本增加。经济的快速发展使得客户对粮食[3]、冷链食品[4]的需求增多，单配送中心显然已不能满足客户对期望配送时间的要求。在多配送中心车辆路径研究上，高珊珊[5]提出时间窗概念，引入惩罚因子，在满足配送成本的同时，提高客户满意度。苏海倩[6]在此基础上考虑碳排放量，为绿色物流打下基础。日本最早提出协同配送，要求有组织任务的各配送中心形成联盟，共同组织配送任务，Andrsm[7]采用哥伦比亚首都圣菲波哥大的真实数据来比较联盟与未联盟的差异，事实证明，配送中心形成联盟卓有成效。张占云[8]结合人工智能，在协同配送基础上，提出了基于智能体交互的联盟，各配送中心和客户点能够根据具体环境协调、合作求出适应环境的最优解。……