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改进人工蜂群算法在冷链低碳物流路径优化中的应用研究——以京津冀都市圈为例
| 论文题名： | 改进人工蜂群算法在冷链低碳物流路径优化中的应用研究——以京津冀都市圈为例 |
| 关键词： | 冷链低碳物流;配送路径;人工蜂群算法;人工鱼群算法;遗传算法 |
| 摘要： | 随着人们生活水平的不断提升，对冷链产品的需求不断增多。在冷链物流配送过程中，产品的新鲜程度和送达时间的要求较高，导致物流企业配送成本增加。同时，冷链物流企业还需要满足国家绿色环保要求，尽量减少碳排放，实现“碳达峰”和“碳中和”。因此，本文在分析国内外冷链物流发展动态的基础上，以实现物流企业成本最小化为目标，综合考虑影响物流配送的相关成本，构建了冷链低碳物流配送路径优化的数学模型，并采用改进人工蜂群算法进行了优化求解。 本文完成的主要工作如下： （1）综合考虑配送车辆成本、运输成本、产品运输过程中的损失成本、冷链物流车的制冷剂成本、车辆产生的碳排放成本、不在客户要求时间内送达的惩罚成本等诸多因素，构建了总成本最低的冷链低碳物流配送路径优化模型。 （2）将人工蜂群算法与人工鱼群算法、遗传算法相结合，提出了基于人工鱼群算法和遗传算法的改进人工蜂群算法（FCABC）。首先用人工鱼群算法的聚群行为改进人工蜂群算法的引领蜂阶段，使其靠近最优解。并利用物理学中的欠阻尼运动，对引入的人工鱼群算法的视野范围采用自适应更新，加快收敛速度。其次在跟随蜂阶段，利用遗传算法的交叉算子进行交叉操作，得到新的解。第三利用经典的旅行商问题对改进人工蜂群算法进行验证，仿真实验表明，改进人工蜂群算法在寻优能力、可靠性、收敛性和稳定性方面均优于基本人工蜂群算法和遗传算法。最后用FCABC算法求解低碳冷链物流配送路径优化模型，仿真验证了其有效性。 （3）将人工蜂群算法与细菌觅食算法相结合，提出了基于细菌觅食算法的改进人工蜂群算法（BABC）。首先，在人工蜂群算法的基础上，利用趋向操作改进引领蜂和跟随蜂阶段的邻域搜索方式，利用复制操作在侦察蜂阶段保留优秀的解，加快求解速度。其次，利用经典的旅行商问题对改进人工蜂群算法进行验证，仿真实验表明，改进的人工蜂群算法在寻优能力、可靠性、收敛性和稳定性方面均优于基本人工蜂群算法和细菌觅食算法。最后用BABC算法求解低碳冷链物流配送路径优化模型，仿真表明，求解出的配送方案成本更低，减少了物流企业的配送成本。 （4）以京津冀都市圈13个城市的生鲜产品配送路径优化问题为例，分别采用ABC算法、FCABC算法和BABC算法进行优化求解。仿真实验表明，FCABC算法和BABC算法求解得到的总成本均小于ABC算法，且FCABC算法能够获得成本最低的配送路径方案。 |
| 作者： | 李鸿波 |
| 专业： | 数量经济学 |
| 导师： | 张立毅 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津商业大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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