申请/专利权人：东华大学

申请日：2021-12-07

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN114118621B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q10/083

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2022.03.18#实质审查的生效;2022.03.01#公开

摘要：本发明涉及一种基于改进Knea的多目标低碳物流调度的优化方法，在引入低碳物流和时间惩罚函数后，确立了低碳物流的调度的目标函数。对于物流客户服务点不同区域配送成本不同的问题，提出一种客户服务点划分方法；对于优化算法执行过程中的车辆容量约束处理问题，提供了一种车辆容量约束处理方法；同时，对种群的编码进行改进，使其更适合于真实的物流模型。本发明将Knea算法通过改进使其更好的应用于低碳物流调度模型，为物流调度提供可参考的解决方案。

主权项：1.一种基于改进Knea的多目标低碳物流优化方法，其特征在于：获取低碳物流模型的基本信息，对于低碳物流模型系统进行建模，确定低碳物流系统模型的目标函数，对低碳物流模型进行编码，对物流区域的客户点进行划分，对于车载容量约束处理提出新的方法；对于低碳物流模型系统进行建模，包括对低碳物流系统所做假设，对于行驶时间窗惩罚函数的设计如下：步骤2.1：每个客户点仅被每个车辆服务且服务一次 其中是城市决策变量，其表示车辆k从客户服务点i到客户服务点j正在执行物流派送任务，共有N个城市；步骤2.2：所有车辆均从仓库出发 其中，O代表仓库，和表示所有车辆执行任务均从仓库出发；步骤2.3：所有车辆在执行任务的任何时刻车辆载重量均不超载 其中，Q代表车辆的满载容量，代表车辆k执行物流派送任务从客户服务点i到客户服务点j时候车辆实时载货量，Ddi表示客户服务点i所需要派送的容量，Pdi表示客户服务点i所需要的取货量，每个客户点所需要的车辆载货量和取货量均不超过车的最大容量限制；步骤2.4：令如下约束设定：H1：只考虑一种类型的货物，并且货物和客户的坐标是已知的；H2：车辆在客户点装卸货物同时进行，不考虑取件并分批发货；H3：取货的车辆类型和货物交货被视为相同；H4：每个客户点的服务器时间相同的；H5：车辆碳排放仅考虑车辆在行驶过程中造成的重量差异；确定低碳物流系统模型的目标函数： 其中代表客户服务点i到客户服务点j的距离，f1表示所有车辆在执行派送任务时候的总行驶距离； 其中代表车辆的从客户服务点i到客户服务点j的碳排放量，f2表示所有车辆在执行派送任务时总的碳排放量；其碳排放模型如下： 其中Q是车辆的满载容量，是车辆k从客户服务点i到客户服务点j的车辆实时载货量，ρ0、ρ*是碳排放系数； 其中，f3表示所有车辆在执行派送任务时总的惩罚函数，代表车辆k执行任务时在客户服务点j的总惩罚函数，其中，对车辆行驶中违反客户服务点的惩罚函数的设计如下： 其中，Pe为车辆派送早于客户服务点的时间窗到达的惩罚系数，Pf为车辆派送晚于客户服务点的时间窗到达的惩罚系数，ei为客户服务点i营业时间的左时间窗，即客户服务点i的开门时间；li为客户服务点i的右时间窗，即客户服务点i的关门时间； 其中f4代表了总的执行任务的物流车辆，uk代表某一类型车量，k属于子集U＝{1，2，...，L}。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东华大学 一种基于改进Knea的多目标低碳物流调度的优化方法

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