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贪心免疫优化算法求解带时间窗的冷链物流选址路径问题

摘要：文章针对冷链物流选址路径问题，提出了一种贪心免疫优化算法。首先，建立了考虑物流时间窗约束的选址路径模型，以最小化选址成本、车辆启用成本和运输成本為目标。其次，设计了贪心免疫优化算法来解决该问题。该算法使用六层抗体编码方法，有效提高了抗体突变控制精度和抗体解码效率。通过对初始抗体群体进行贪心预优化，在不压缩丢失抗体突变空间的前提下，提高了初始抗体的适应性。通过对抗体突变方向权值的自适应迭代，提高了算法的优化效率。数值分析结果表明，提出的算法在有时间窗的定位路径问题中具有较好的优化能力，构建的模型可以有效降低定位路径问题的总成本。

关键词：选址路径；时间窗；贪心免疫优化

0??引??言

近年来，随着物流业的发展和人们对食品安全的关注度不断提高，冷链物流逐渐成为物流行业中的重要领域[1]。冷链物流在运作过程中需要严格控制时间窗口、温度、湿度等因素，因而其选址路径成为十分关键的问题，直接影响着物流成本、效率和服务质量。因此，如何有效地求解带时间窗的冷链物流选址路径问题已经成为学术界和工程界研究的重点之一。

传统的LRPTW优化求解方法包括暴力有哪些信誉好的足球投注网站[1-3]、贪心算法[4]、遗传算法[5]、模拟退火算法[6]等。随着物流路径的复杂程度和配送中心、客户数量的逐步提升，LRPTW问题的求解空间呈现现出非线性增长趋势，传统算法的寻优效率和求解精度较难满足复杂场景下的计算需求。免疫优化算法（ImmuneOptimizationAlgorithm，IOA）作为一种新兴的启发式算法，通过模拟免疫学功能、原理和模型来解决复杂的自适应系统，在计算机安全、路径优化、数据挖掘等领域具有很好的应用潜力和可拓展性[7]。姚翠平[8]提出一种基于免疫算法的船舶运输路径优化方法，通过综合评估提出优化运输路径的最优方案。王永成等[9]利用免疫算法解决多无人机任务最优规划问题。然而，传统免疫优化算法在解决带时间窗的冷链物流选址路径问题时显现出了有哪些信誉好的足球投注网站速度较慢、精度有限、收敛性差等缺点。王杰等[10]提出一种基于改进免疫遗传算法和Holt-Winters模型的电能计量器具配送网络优化策略。

本文对传统免疫算法进行改进，在其基础上引入贪心优化策略，重新设计抗体编码和自适应抗体变异权重，提升了算法在带时间窗的冷链物流选址路径问题中的寻优效率和能力。重点在于重新设计了六层结构的抗体编码方式，增强了变异控制和解码效率；采用贪心优化策略对初始抗体群进行了预优化，提高了初始抗体的适应性；通过自适应迭代抗体变异方向权重，加速了算法的寻优过程。案例分析表明，GIOA有效克服了原算法的局部最优和收敛速度慢等问题，在解决复杂VRPTW问题上具有理论和实际应用意义。

1??带时间窗的选址路径问题

1.1??问题描述

本文所研究的带时间窗的冷链物流选址路径问题涉及选址和路径规划两个方面。选址的目标是确定最少的配送中心并計算总建设成本；路径规划的目标是通过合理分配和运输安排最小化物流总成本，包括配送中心建设成本、运输成本、车辆启用成本和时间窗惩罚成本。

在本文所建立的模型中，供应商若干个，候选配送中心若干，终端网点若干；

供应商、候选配送中心、终端网点的位置己知，在从配送中心到终端网点的配送过程中将时间窗因素考虑在内，设定超出规定时间而产生的惩罚成本与时间有线性函数关系；

终端网点需求量已知，在一定时间内需求不存在波动；

支线运输（从配送中心至终端网点）过程中采用统一标准的车辆，每辆车仅听从一个配送中心的调遣，但是每辆车可以服务多个终端网点，但每个终端网点只能由一辆车进行配送；

运输过程中车辆的终点为配送中心，配送途中车辆的速度己知且固定；

在配送中心等候提供派遣服务的车辆数量足够多，并且每个配送中心的存储量己知；

运输车一直处于恒温状态，其他影响因素忽略不计；

干线运输（从供应商至配送中心）过程中采用统一标准的车辆，每辆车的起点均为供应商，但每辆车仅服务一个配送中心。

1.2??模型符号的定义

对生鲜冷链物流配送中心选址及路径优化模型中的各变量符号定义如下。

R=｛r｜r=1，2，3，…，r｜r≤10｝，表示供应商集合；

J=｛j｜j=1，2，3，…，j｜j≤10｝，表示候选配送中心集合；

N=｛n｜n=1，2，3，…，n｝，表示终端网点集合；

K=｛k｜k=1，2，3，…，k｝，表示从配送中心到终点网点的运输车辆集合；

F表示配送中心的固定建设和运作成本；

Zj表示是否在此处建立配送中心；Zj=

drj表示从供应商到配送中心的欧氏距离；

Crj表示从供应商到配送中心之间的单位运输成本；

djn表示从配送中心（或终端网点）到终端网点的欧氏距离；

Cjn表示从配送中心（或终端网点）到终端网点的单位运输成本；

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