易腐生鲜货品车辆路径问题的改进混合蝙蝠算法

摘要 针对配送易腐生鲜货品的车辆其配送路径的选择不仅受货品类型、制冷环境变化、车辆容量限制、交货时间等多种因素的影响，而且需要达到一定的目标（如：费用最少、客户满意度最高），构建了易腐生鲜货品车辆路径问题（VRP）的多目标模型，并提出了求解该模型的改进混合蝙蝠算法。首先，采用时间窗模糊化处理方法定义客户满意度函数，细分易腐生鲜货品类型并定义制冷成本，建立了最优路径选择的多目标模型；然后，在分析蝙蝠算法求解离散问题易陷入局部最优、过早收敛等问题的基础上，精简经典蝙蝠算法的速度更新公式，并对混合蝙蝠算法的单多点变异设定选择机制，提高算法性能；最后，对改进混合蝙蝠算法进行性能测试。实验结果表明，与基本蝙蝠算法和已有混合蝙蝠算法相比，所提算法在求解VRP时能够提高客户满意度1.6%~4.2%，且减小平均总成本0.68%~2.91%。该算法具有计算效率高、计算性能好和较高的稳定性等优势