基于遗传禁忌混合算法的软时间窗无人配送车路径优化

陈志强，吴 芳

(兰州交通大学 交通运输学院，兰州 730070)

目前食品配送服务仍处于持续发展阶段[1]，需要考虑配送过程中的及时性与配送成本的节约性[2]，尤其在疫情灾害蔓延以及极端恶劣天气无法保证时效等情况[3-5]，利用无人配送车恰是解决这类问题的有效手段.一方面是面对当下肆虐疫情，无人配送车可杜绝人员间直接接触，降低新冠状病毒的传染概率，为疫情隔离者或封闭小区居民提供生活必需品[6]，即使在一些国家的快递配送人员因为担心在配送过程中无法保持安全距离会感染新冠病毒而纷纷罢工的情形下，无人车配送依然可保证正常的配送业务顺利进行；另一方面无人配送车可在极端恶劣天气中代替人员进行物品运输，有效防止配送人员意外发生，提高配送的安全性.此外，考虑到无人配送车在日常配送中也可节省工作人员的工时支出，从而可进一步降低配送成本，因此，推进无人配送车行业发展愈加重要.

2017年初美国硅谷初创公司便推出无人配送车，为即时配送公司DoorDash提供服务，实现了在15至30分钟时间内完成一次配送.次年初，在“中国发展高层论坛2018年会”中，美团公司首次亮相国内的无人配送车.截止目前，国内外部分学者对无人配送路径优化问题也进行了大量研究，并取得一定的成果，王愚勤等[7]针对智能网联无人车配送问题，考虑了最大载重量及车载容量，建立关键点更新策略下的实时调整模型，并……