基于冷链物流配送的路径优化探讨

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基于冷链物流配送的路径优化探讨

作者：张晏魁

来源：《商场现代化》2015年第18期

摘 要：现阶段人们对物流的要求越来越高，对生鲜易腐产品需求的增大，冷链物流开始备受人们的关注。我国冷链物流的发展存在很多不足，成本过高就是其中的重要问题之一，主要原因是我国物流配送路径不够完善。因此加强对路径优化问题的研究，可以有效降低成本。 关键词：冷链物流；配送路径；优化

我国冷链物流在发展过程中，出现了众多问题，其中导致成本过高的重要原因之一就是配送路径缺乏科学性。相关人员应加强对期的研究，积极寻求能够保证成本最低的最优路径。现阶段我国在这一方面主要采用了C-W节约算法、改进遗传算法等方法进行路径的优化，并还在积极研究更有效的方法。 一、遗传算法的改进 1.基本概念

该算法是自然界进化机制的模拟，中心思想是优胜劣汰。整体思路是在每一代物种中选择具有代表性的个体，它拥有优秀的遗传基因，和较高的适应自然界的指数，父辈不仅将优秀的基因遗传给了它，并且在交叉和变异之下，生长出更优秀的基因，对环境的适应能力更强，该个体同其父母相比更加类似最优解。该算法自身带有较强的适应能力，能够对智能式物流配送车辆路径的优化事项进行整体搜索。 2.基本思想及步骤

对自然界不同种群进行遗传的模仿是该算法的中心思想，通过模仿、交叉等方式不断进化不同种群的相关解，并从中找到最优值，知道寻找到最优的个体。其中编码、设置初始群体遗传操作是主要内容。

首先，编码策略。应用遗传域内的个体或染色体来代替问题域中的参数，这些个体的构成以基因值为基础；其次，初始群体的随机生成，此处以P来表示其大小。种群的大小为N，N个随机产生的初始解代表着不同的个体，开始迭代由P（0）表示，最终要求的迭代次数的最高值；再次，f（x）为取值函数，能够对适应度进行确定，目标函数在这一过程中具有重要作用，通常处于修正或变形的中心，随后会出现新的函数；最后，应用Ps代表选择概率、Pc代表交叉概率、Pm代表变异概率，通过计算能够促使T代的遗传迭代实现。 3.改进步骤及意义