面向低碳的双层遗传算法烟草物流路径优化

摘要

为提高烟草物流配送服务水平、降低配送成本,通过引入工作量均衡指标,建立了低碳背景下的碳排放数学模型,并提出了改进的双层遗传算法用于优化物流路径.第一层遗传算法以工作量均衡为目标进行聚类,将多车辆多服务点问题转换为单车辆多服务点配送;第二层设计了禁忌遗传算法,通过增加禁忌表的记忆功能,提高模型求解的精确性.以浙江烟草商业物流配送中心为对象,对本文算法与模型的实际效果进行验证,结果表明:本文算法在计算时间和收敛效果上均优于单层遗传算法;物流路径优化后配送成本降低25.4％,批零效率提高36.8％,中转效率提高33.9％.该算法和模型为优化烟草物流配送路径提供了技术支持.