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基于改进遗传算法的生鲜多目标闭环物流网络模型

2020-06-07霍晴晴郭健全

计算机应用 2020年5期
关键词:物流成本优化

霍晴晴,郭健全

(1.上海理工大学管理学院,上海200093; 2.上海理工大学上海-汉堡国际工程学院,上海200093)

(∗通信作者电子邮箱huoqingusst@126.com)

0 引言

生鲜产品包括蔬菜、水果、禽、蛋、水产品、肉、奶制品等,由于其高易腐性和短生命周期性的特点,对物流网络的要求相当苛刻。据相关资料统计,我国生鲜产品损耗严重,仅水果蔬菜每年损失就达到1000亿元以上,流通损耗率约为30%,而发达国家的损耗率低于5%[1]。科学合理地规划生鲜物流网络,不仅能减少其配送时间,最大限度地保证新鲜度,而且对实现整个物流网络低成本、高效率运作均有较为重要的意义[2]。曹裕等[3]研究表明零售商与供应商制定成本共担契约可有效降低供应链成本并提高生鲜供应链保鲜水平;王勇等[4]考虑生鲜配送时效强的特征,构建生鲜配送的物流成本和损失成本最小的优化模型。现有文献多在确定性条件下研究生鲜正向或逆向物流成本的最小化,然而不确定参数对物流网络规划具有重要影响[5],基于此,本文考虑生鲜产品退货量的不确定性,统筹正逆向物流,构建生鲜产品闭环物流网络以最小化其成本。

大量的温室气体排放由车辆在驾驶时产生,对环境造成严重污染,低碳城市物流网络配送系统在城市可持续发展中发挥着重要作用[6]。Aljohani等[7]考虑终端物流配送环节中车辆空载率高、配送路线不优等问题,通过规划其回收路径,提高装货率,从而降低碳排放和物流配送成本;Tiwari等[8]考虑了物流区域发展过程中的碳排放问题,揭示了区域物流能源与碳排放之间的关系;……

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