基于入侵杂草算法的城市生鲜配送优化研究

金峰 董宝力

摘  要：针对实际道路阻抗下的城市“最后一公里”生鲜配送路径优化问题，在保证骑手安全情况下，又能够以最快速度将货物送到客户手上，降低配送成本，从配送过程中电动车遇到的实际道路阻抗因素出发，建立了以最大化顾客满意度，最小化配送成本的多目标优化模型，并利用入侵杂草算法和遗传算法对模型进行分别求解。实验结果验证了模型和入侵杂草算法的有效性。

关键词：生鲜配送;路径优化;入侵杂草算法

中图分类号：F252.14    文献标识码：A

Abstract： In order to optimize the“last-mile”urban fresh food distribution route under actual road impedance， we set up a system that maximizes customer satisfaction and minimizes distribution costs， based on the actual road impedance factors encountered by electric vehicles in the distribution process， in order to ensure rider safety， deliver goods to customers as quickly as possible， and reduce distribution costs. A multi-objective optimization model was used to optimize the model and the invasive weed algorithm and genetic algorithm were used to solve the model separately. The experimental results validate the effectiveness of the model and the invasive weed algorithm.

Key words： fresh food distribution; path optimization; invasive weed algorithms

0  引  言

在“最后一公里”的生鮮产品配送过程中，安全、准时是最重要的两点因素，而配送时通往同一个地点有多种道路可以选择，不同的道路有不同的路况，有明确将机动车道与非机动车道分开的道路更利于配送人员安全、准时地配送。因此合理规划和选择配送路径对于提高顾客满意度、降低配送成本具有重要意义。因此，在配送过程中，应在保证准时配送的基础上，尽量选择利用非机动车道的道路，将货物安全的送到客户手上。

本文所描述的城市配送问题其本质上就是一个VRP（Vehicle Routing Problem）问题。现有的文献对VRP问题的研究已经比较成熟。李桃迎等采用“商家—客户”配对策略，对动态需求的外卖配送问题进行了研究，但没考虑到道路状况问题;贾现召等采用灰色关联度矩阵，应用改进的Floyd算法对实时路况下的生鲜农产品配送问题进行了优化;王恒等在时间窗的约束下，考虑到道路路……