基于地铁的地上地下闭环物流配送路径优化
面对闭环物流需求增长与道路资源紧缺的不平衡问题,设计了基于地铁的地上地下配送模式,以运输成本,时间窗惩罚成本,碳排放成本,转运成本,固定成本和地铁货运运营成本的总成本最小为目标函数,构建基于地铁的地上地下闭环物流配送路径优化模型.基于半初始化子路径扰动策略改进了自适应遗传算法,并以南京市秦淮区为例进行分析.结果表明:相比于常规自适应遗传算法,改进的算法可以缩短49.14%的运算时间,且求解更高效、稳定;选取多编组的开行方式,并设置物流车厢容量和发车间隔分布为3000件和5 min,可以降低4.6%的平均服务时间和3.8%的总成本,具有较好的送达时效性和经济性;相比传统物流模式,合理利用现有地铁线网的地上地下闭环物流配送方案可以降低57.5%的碳排放量、减少8.1%的平均配送时间,其配送模式可为未来城市物流与地铁的发展提供参考依据.
交通运输规划与管理、路径优化、改进自适应遗传算法、闭环物流、地上地下配送模式
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U121(城市交通运输)
国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项资金项目
2022-04-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
89-98