【冷链物流车辆路径问题研究的国内外文献综述4500字】

冷链物流车辆路径问题研究的国内外文献综述冷链物流车辆路径问题研究的国内外文献综述 11冷链物流研究现状 12车辆路径问题研究现状 23车辆路径问题基于冷链运输的研究现状 31冷链物流研究现状国外对冷链物流的研究已有很长一段时间并且已经产生了许多的理论成果，对后续的学者具有一定的启示意义。Roque等学链物流维持系统”为例，通过手段研究整个冷链物流运行中的系统平衡性，使用其运营能力及科学技术提出一种恒温的运行体系对冷链运输产生关键作用6。Billah并通过产品自身的时间效应及新鲜度和所涉及的影响因子设计对应的冷链系统，在运输过程中将商品保持在一定的恒温状态作为研究对象，锁定物流评估系统，最大限度保证冷链产品在运输环节的质量71。尽管中国研究人员在理论和国家政策方面为子孙后代提供了很多宝贵的理论基础，但是国内在对于冷链物流的研究的仍然在发展中状态，研究体系还不完整仍处于独立研究阶段。苗晓红，杨明宇等对我国的农产品冷链物流与发达国家进行微观和宏观的比较，发现了一些不足和瓶颈问题，在定义中，规范了农业冷链物流的理念，进一步探讨了在当前经济形势下我国冷链物流学术前景的研究，根据适应性和短板提出了适合我国冷链物流发展的具体措施通过冷链物流可以促进农业的流通发展，提高农产品质量安全性，对提升客户购买22车辆路径问题研究现状设计并规划合理的车辆配送路线，车队负责为每个客户提供配送服务以及目标是满足客户的需求目标可以满足一定的约束条件，例如最短的距离，最短的时间及最佳的成本。尽管网络优化问题具有许多表示形式和方法模型，但是车辆路线选择问题是其最基本的问题之一，并且它在物流和配送领域涉及广泛的车辆路线选择问它涉及为给定的一组客户设计一组最佳路线，根据人们对VRP的兴趣是车辆路径问题是在运输过程中产生的，与运输问题密切相关，G.Dantzig和J.Ramser在1959年，率先根据了亚特兰大炼油厂的实际问题，使用了具有先性的非行综合交叉应用，用于带时间窗的车辆路径问题(CVRPTW),使这三种算法互相实现的过程中互不影响体现了其并列性。并列性的算法有两种：一种是关于功能分解的并行算法，另一种是协作式多重搜索算法。它的实现基于称为发散性元启发法 路径问题(VRPTW)并且对时间性要求较高(时间窗问题),其中受到客户需求的时效性影响及自身距离问题的约束。采取构建全新约束条件的蚁群算法(ACS)来处理此类问题并算出最优解，这是解决此类VRPTW问题的启发式算法之一，并通被添加到车辆路径问题(OVRP)中。目然后使总行驶耗时(或路程)最小化。提出了一种有效的变量邻域搜索(VNS)启发式算法。邻域基于路径的反向部分(子路径)和路径之间的交换部分。16个标准基准问题示例的计算结果表明，所提出的VNS的解决方案质量与和多个停靠点的同时，构建了目标约束函数，并对其进行求解获得最优路线，并使用新的数值公式来表示运输量和二次行程的消除。使用OPL-STUDIO给出了最佳解决方案，并根据解决此类问题，提出了混合模式下的遗传算法(HGA),该算法考虑了初始解生成，三个不同启发式过程以及从局部解中逃脱以找到最优解的浮动突辆路径问题，提出车辆完成最后的配送活动之后，不需要再重新返回配送中心的思3路，并给出了基于属性的爬山启发式算法在开放式VRP中的实现结果。该算法是禁忌搜索原理的非参数变量，对解决一般的车辆路径问题的效率较好124]。Ngueveu等人为解决周边车辆的路径优化问题(M-PVRP),以找到m个时间段内总成本最小的路径，这样就永远不会在两个不同的时间段内对两个客户进行连续排序[25]。Jan-Niklas等人正式化经典车辆路径问题的新变体，包括多样化的车队，多日计划周期，与承运人有关的车辆成本以及不安排订单的可能性。提出了一种基于禁忌搜索和邻域关系相结合的元启发式方法[26。AnitaAgárdi等人针对两级车辆路径问题 (2E-VRP)和位置路径问题(LRP),提出一种适应性强的大范围领域搜索的启发式算法。建立了一个新的社区，以使用所考虑的两个问题类别的结构来搜索操作员，并根据文献对现有的操作员进行调整，分层方案中使用的运算符反映了问题的多层次性质127]。吕游等人讨论了一种战时车辆选路问题，其中一些可能会被竞争对手无限期地破坏。为了分析路径的复杂性，通过双层级策略构建规划模型。其中，仅将最大值和最小值作为目标值进行反算，从而简化了模型目标值的计算，并对禁忌搜索算法进行了双阶段运算I28】。范厚明等人对于一种类型的车辆路径问题，需求是模糊的。由于这种现象将在现实中存在，因此建立了一个模糊的机会受限的计划模型。随机模拟方法用于讨论决策者偏好对问题最终目标的影响给出了优先号码的合理范利用在线问题和竞争策略的方法，设计了具有方向性贪婪策略和多方案运动策略的车辆路径模型，并计算两个策略的竞争率130-33]。陈孝如，文展等人在对车辆的调度模型进行求解时使用了粒子群优化算法。车辆正在交付过程中。根据车辆的额定载荷和某些路线的限制，最对粒子群重新进行排列的前提下，采取将粒子的排列位置及轨迹进行全新定义构建改良化的粒子群优化算法，通过全新排列构建的粒子群优化算法对两种不同约束条件下的运输路径优化问题进行计算，并与遗传算法分析结果进行比较，得出该算法可以有效地改善测试效果，物流配送效率，优化车辆调度问题134-36]。张娜，叶迎亮等人为了优化现代物流车辆调度，建立了一个开放的多仓库车辆调度灵活的多目标优化模型。该模型可以轻松地增加或减少优化对象的值。遗传算法因其对约束条件限制性较低过程较为快捷，故详细描述了染色体的染色体编码方法以及交叉和突变操作。给出的测试案例验证了该模型在优化多站点多目标3车辆路径问题基于冷链运输的研究现状现实生活中，由于客户对生鲜农产品的交付有一定的时间要求，所以原来初始的VRP模型现有的带有时间窗约束的车辆路径配送问题(VRPTW)。Hsueh等和4Gendreau等考虑到在运输冷链产品时，因其配送产品的特殊性故客户对其运输时间性要求较高，因此考虑了含时间窗的车辆路径优化问题(VRPTW),并且以鲜肉的配送过程为例考虑总运送成本将如何变化时间窗□,采用启发式算法分别对软时间窗和硬时间窗进行路径优化，得到符合要求的路线[39-40]。随着启发式算法的发陆续有很多学者通过发现，认为该算法在解决此类问题(VRPTW)鲁棒性较高。Hartati等使用混合蚁群的启发式算法求解含有时间窗的路径优化问题时，考虑了对辆的动态情况下的多约束条件的此类问题时，基于可变域的搜索策略算法，提升了运算结果的准确性[42。Bruglieri和Gonzales在解决考虑到逆向物流和时间窗约束的冷链物流运输问题时，采取将模拟退火算法和搜索禁忌算法相结合的复合启发式算法对整个配送过程中的距离问题进行了优化43-44]。考虑到冷链物流配送过程中配送的生鲜农产品自己的消耗对配送的过程的影响。蔡浩原等根据生鲜的保质期模拟构建了其腐烂函数，在此基础上通过人工蜂群算法对该问题进行求解[45]。樊世清等考虑了选择配送中心地址及对物流网络经行布局，研究以最小配送成本为目标的，含有软时间窗的生鲜农产品的路径优化问题[46]。张文峰提出了构建非线性规划的优化模型研究达到最佳固定成本和经营成本的冷链物流配送节点，并采用量子粒子群算法求解该模型[47】。陈淑童等为了使配送中心的建设成本，经营成本及配送成本最佳化，并考虑到货物损坏的成本，CPLEX构造并解决了考虑及时性和货物损坏的混合整数线性规划模型，并解决了其变化。分析了及时性和货物损坏，以进行冷链物流。考虑到整个冷链物流配送过程中的绿色物流理念。潘茜茜等人认为配送过程中对环境造成的影响，考虑到绿色物流理念，为了得到一条低碳模式下的配送路线。亟需建立以碳排放成本最小为约束函数最佳配送运输路线，并通过蚁群算法进行并求解，结果表白该优化方案在成本最小的前提下对环境损害最小[491。随着科技及网络环境的进步，以及购物平台和物联网技术的发展，研究车辆路径问题的集中性也逐渐变高。向敏等在如今电商模式下考虑到用户的售后心理对整个冷链物流配送过程的影响，考虑了在配送过程中配送路线对客户满意度的影响[50]。李昌兵等在当下日益先进的物联网背景下，构建了一种路径优化模型，以消费者的满意度和最佳的运输成本的约束条件，并使用改进的遗传算法对该模型进行了实证研究[51]。以往冷链物流配送车辆路线优化研究主要集中在静态网络下的车辆配送问题，即配送中心，配送车辆，交通状况，货物需求时如何安排装货和计划配送确定时间和时间窗□的路线，为达到符合规定时间窗的要求下实现运输成本的最优化的目标[521。然而，在现实冷链物流运营中，受到冷链产品的腐化速率，劣化率，交通路况，用户要求等5条件影响，冷链物流企业不宜设置过多的配送中心。考虑到郊区的土地价格较为经当前，生鲜农产品的配送点种类繁多，有大型超市，小型便利店，餐厅，以及一些企业的食堂，这些配送点有部分处于交通及路况较为复杂的城市中心，交通较为繁忙，也有位于胡同弄堂的狭窄小路。若全部使用大型冷链专用车辆配送，不仅会增加配送产生的固定成