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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
作者机构:重庆交通大学经济与管理学院 绿色物流智能技术重庆市重点实验室 重庆口岸物流管理与航运经济研究中心 重庆邮电大学现代邮政学院
出 版 物:《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)
年 卷 期:2025年
学科分类:12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1202[管理学-工商管理] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020205[经济学-产业经济学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:国家社科基金项目(23BGL133) 绿色物流智能技术重庆市重点实验室开放基金项目(KLILN2023ZD002) 重庆市研究生导师团队建设项目(JDDSTD2022005) 重庆市研究生联合培养基地(JDLHPYJD2019005) 重庆交通大学研究生科研创新项目(2024S0119)
摘 要:针对冷链配送需求动态出现导致调度困难和高配送成本的问题,提出一种融合需求预测的前摄性配送模式。为平衡提前处理动态需求造成的空间浪费与实时响应需求产生的额外派车成本,充分利用动态需求产生概率的信息,在配送前进行路径规划,以降低期望配送成本。首先,构建动态需求预测模型,获得动态需求产生概率;并建立针对静态需求的冷链配送路径优化模型,以静态模型为基础考虑动态需求是否产生与是否同批配送的不同情景,构建以最小化期望成本为目标的动态冷链配送路径优化模型。再设计两阶段求解算法:针对静态需求,设计改进的遗传算法生成初始预优化路径;针对动态需求,以静态需求的预优化路径为基础设计了期望路径调整算法,在配送前规划出最小化期望成本的配送方案。最后,通过重庆市某医药冷链物流公司的实际案例分析以及不同规模算例的测试,将该配送模式与提前处理所有动态需求模式和实时响应需求模式进行对比分析,全面验证了模型和算法的有效性,结果表明该配送模式能够更加合理规划动态冷链配送路径,显著降低总配送成本,为动态需求的冷链配送路径优化提供参考。