基于改进鲸鱼算法的冷链配送路径优化.pdf
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1、收稿日期:2023-03-06基金项目:国家自然科学基金渊61703005冤;安徽省重点研发计划国际科技合作专项渊202004b11020029冤作者简介:闵聪渊1998要冤,男,安徽宿州人,硕士生.主要从事物流系统规划研究.通信作者:桂海霞渊1978要冤,女,安徽桐城人,博士,教授.主要从事信息管理研究.河 南 科 技 学 院 学 报 渊 自 然 科 学 版 冤Journal of Henan Institute of Science and Technology渊Natural Science Edition冤doi:10.3969/j.issn.2096-9473.2023.04.009
2、第 51 卷第 4 期Vol.51No.4Aug.20232023 年 8 月随着国家发展战略“碳达峰,碳中和”目标的提出,社会经济各个领域转型为低碳经济带来巨大变革.物流业的发展耗费了巨量资源,导致碳排放量每年递增.因此,物流业作为一个备受关注的重要发展领基于改进鲸鱼算法的冷链配送路径优化闵聪,桂海霞,张辉(安徽理工大学 经济与管理学院,安徽 淮南 232001)摘要:随着减碳减排政策的提出和低碳绿色物流的发展,解决冷链配送物流存在能耗较高与碳排放量较大问题日益重要.为了减少冷链车辆在配送任务中的行驶路径,达到降低总体配送成本和碳排放量的效果,使用改进鲸鱼算法对冷链配送模型仿真优化.首先,对
3、鲸鱼个体随机数群进行 sobol 序列初始化;其次,引入黄金正弦算法(Gold-SA)更新搜寻个体的位置公式,解决传统鲸鱼算法易于陷入局部极值和收敛速度问题.仿真结果表明改进鲸鱼算法在配送路径方面比传统鲸鱼算法降低了 4.5%,总成本方面降低了 8.1%,碳排放量降低了 11.2%.该模型和算法在考虑碳排放的冷链配送路径优化问题上有较好的表现,一定程度上减少了配送成本和碳排放量,为政府和冷链物流企业提供优化启示.关键词:冷链配送;鲸鱼算法;低碳;路径优化中图分类号:F252文献标志码:A文章编号:2096-9473(2023)04-0076-09Optimization of the cold
4、 chain distribution route based onimproved whale algorithmMIN Cong,GUI Haixia,ZHANG Hui(School of Economics and Management,Anhui University of Science and Technology,Huainan 232001,China)Abstract:With the policy of carbon reduction and emission reduction and the development of low-carbon greenlogist
5、ics,the cold chain distribution logistics has the problems of high energy consumption and large carbon emissions.Inorder to achieve the effect of reducing the driving path of cold chain vehicles in the distribution task and reducing theoverall distribution cost and carbon emission,the improved whale
6、 algorithm is used to optimize the cold chain distributionmodel simulation;the improved whale algorithm firstly initializes the sobol sequence for the random number group ofwhale individuals,and secondly introduces the golden sine algorithm(Gold-SA)to update the location formula ofsearching individu
7、als,which solves the problem that the traditional whale algorithm is easy to fall into The second is theintroduction of the Gold-Sine algorithm(Gold-SA)to update the location formula,which solves the problem that thetraditional whale algorithm can easily fall into local extremes and convergence spee
8、d.The simulation results show that theimproved whale algorithm reduces the distribution path by 4.5%,the total cost by 8.1%and the carbon emissions by11.2%compared to the traditional whale algorithm.The model and algorithm perform well in the cold chain distributionpath optimisation problem consider
9、ing carbon emissions,reducing distribution costs and carbon emissions to a certainextent,and providing inspiration for governments and cold chain logistics enterprises to optimise.Key words:cold chain distribution;whale algorithm;low carbon;path optimization76域,需要应对双碳目标的挑战,实现低碳转型和可持续发展.冷链配送在物流行业中存在能
10、源消耗大、货损率高、配送成本高等问题.因此如何进行冷链配送路径优化和减小碳排放具有重要意义.近年来众多国内外学者对冷链配送路径优化问题进行了广泛研究.方文婷等1在蚁群算法基础上混合了 A*算法,在建模时把运输车配送活动时的油耗成本和相应的碳排放成本考虑为绿色成本,并进行路径优化,结果说明混合算法优于单一 A*算法和蚁群算法.张思颖等2使用双层规划法在模型中考虑了政府目标和企业目标并进行仿真求解,结果表明政府对使用新能源配送车进行适当补贴和实行碳排放交易政策效果比单一政策更优.为了改进生鲜产品的配送效率,李倩等3在考虑客户满意度等条件下优化模型并使用精英策略求解.任腾等4同时考虑了客户满意度和道
11、路拥堵情况构建模型在原始蚁群算法基础上增加禁忌搜索算子等方法进行优化.朱小林等5为了达到经济和环境效益共同优化的目的,构建了以最小化总成本和最大化满意度为目标函数的模型,对原始粒子群算法相应优化求解模型.通过对相关文献的研究发现,当前学者通常以车辆行驶距离为参考考虑碳排放问题.事实上,还应考虑车辆载荷和货物装卸时冷链车运行消耗制冷剂对碳排放的影响.在运输过程中必须考虑冷链物流的货损问题,但少有学者考虑装卸过程中的货损.针对以上分析,本文在已有研究的基础上对冷链配送模型和鲸鱼优化算法进行改进,主要创新点如下:考虑在冷链配送模型中车辆荷载和装卸时的能源消耗和碳排放,对于运输过程中的货损和装卸过程中
12、的货损进行区分计算.在鲸鱼算法程序基础上进行适当优化,在初始化种群的同时引入黄金正弦算法(Gold-SA)更新搜寻个体的位置公式,使用标准算例验证改进算法的有效性.通过对相关问题仿真求解,为冷链物流企业提供优化配送参考.1 模型的描述与假设1.1 冷链配送模型描述及假设实际情况下,冷链物流公司有单配送中心和多配送中心不同模式.本文研究的是单一配送中心冷链物流的路径优化问题.低碳冷链配送问题可以描述为:配送中心接收多个不同地址顾客的订单,在低碳环保的前提下,按照顾客需求和配送地址等信息调度冷链运输车辆从配送中心出发对客户点配送,每辆配送车在车辆载质量等条件约束下尽可能地对多个客户配送,配送完成后
13、要返回配送中心.完成配送任务的目标是在相关约束条件下,配送中心作出合理的配送规划,从而实现低配送成本和低碳排放量.问题假设:配送中心和配送地址已知,配送中心车辆和货物储备充足,不存在缺货现象;配送车辆型号相同,制冷效率和制冷剂的消耗速率相同;配送车辆在配送活动全程中不能超载,暂不考虑车辆进行加油行为的耗时,默认可以进行完成配发的派送任务;一个客户节点只能由一辆配送车辆进行配送,并且一次性完成配送任务;默认配送时道路情况良好,配送车辆匀速行驶;不考虑环境温度变化等因素,冷藏车的制冷效率取默认值.1.2 成本模型配送车俩在进行配送任务过程中的油耗和制冷设施运作消耗很大程度上决定了配送成本和碳排放量
14、的高低.因此减少配送路径进而减少燃油消耗和碳排放,实现绿色物流是本文的研究目的.冷链物流与普通物流的最大区别是冷链物流在运输过程中需要维持特定的货物存储条件,例如温度、湿度等.运输过程随时间的增加设备运行效率变化等诸多因素使得货物损坏,增加货损成本.配送车辆在到达配送点进行货物装卸活动时车门处于频繁开关状态,制冷设备增大功率,制冷剂消耗量增加.货物在装卸搬运过程中也产生不同的货损成本.因此,在车辆载质量、客户需求等约束条件下构建低碳配送模型达到节能减排的目的.根据以上分析,本文综合考虑冷链配送模型中的成本模型,具体如下所示:车辆固定成本:配送中心使用冷藏配送车向各个客户点提供服务,就产生了一定
15、的固定费用.这些费用主要包括驾驶员的工资、车辆的折旧费用以及保养费用等,它们与使用的冷藏车数量相关,而与行驶距离无关.配送中心使用的配送车辆数量应该合理安排,以避免浪费和成本过高.假定有 m 辆车,第 k 辆闵聪等院基于改进鲸鱼算法的冷链配送路径优化第 4 期77车的总体固定成本计算公式为运输成本:运输成本主要包括燃料的消耗和配送过程中的车辆维护成本.在运输货物时,由于冷链配送需要在制冷车辆中运输,因此冷藏车配送费用往往比普通货车高.通常情况下配送费用与运输距离成正比.冷链配送车辆运输成本计算公式为a2表示冷链配送活动时每一车辆单位距离运输成本,dij表示位置 i 和 j 之间配送车辆需要行驶
16、的路程距离,的取值为 1 或 0.当=1 时,表示第 k 辆配送车需要进行从客户节点 i 行驶到客户节点 j 的配送活动,当=0 时则为配送车辆不进行配送活动.货损成本:货损成本主要包含车辆运输过程中和到达需求点装卸过程中货物损坏变质造成的相关损失,冷链配送采用冷藏车能够较好地保护生鲜产品,因此货损主要与生鲜产品本身及配送时间有关.货损产生的原因包括两个方面:一是在配送过程中由于时间推移和货物积累而引起的货损;二是在装卸产品时由于周围环境变化,如含氧量、温度变化,搬运装卸货物时不可抗因素而引起的生鲜产品损失.由此可得货损成本计算公式为p 表示运输货物的单位价格,qj表示客户节点 J 的需求量,
17、表示运输过程中货损率,表示车辆 k从需求点 i 到需求点 j 的运行时间,表示装卸过程中货损率,tj表示在需求点 j 的装卸时间.制冷成本:制冷成本主要由运输和卸货时消耗的制冷剂成本构成.在现实生活中,冷链车配送时制冷成本主要用于维持车厢内的温度,制冷剂的消耗量与多个因素相关,包括车辆的热负荷、热传率、车厢的体积表面积、车厢外部温度以及车厢内部温度.此次模型中配送中心的车辆类型相同,制冷参数一致,并且行驶过程中假设内外环境相对稳定.因此,车辆运行时间可以近似看作是制冷成本的主要影响因素.另一方面当车辆到达配送点时需要打开车厢进行装卸货物活动,此时制冷剂的消耗量相对于运输阶段会增加.因此,车辆运
18、输过程中的制冷成本计算公式为表示运输过程中单位时间制冷成本,表示装卸过程中单位时间制冷成本.碳排放量:冷链配送过程中的碳排放主要包括配送车进行配送活动时燃油和制冷剂消耗产生的碳排放.运输时的碳排放量与油耗成正比关系,碳排放量为车辆负载燃油消耗量与燃油二氧化碳排放系数的乘积.制冷剂的碳排放包括了车辆运输行驶过程中和货物装卸时的碳排放量之和.具体计算公式为表示燃油消耗碳排放系数,表示运输车辆满负载情况下行驶单位距离的耗油量,表示运输车辆不装货物空载情况下行驶单位距离的耗油量,L 表示车辆最大载质量,qij表示车辆运输从客户需求点 i 到 j 时的载质量,表示运输制冷时碳排放系数,表示装卸制冷时碳排
19、放系数.根据以上对于冷链配送活动成本计算公式和碳排放量计算公式构建最小化总配送成本和最小化碳排放量为目标的冷链配送模型,具体公式和变量设置如下11.mkkCb=22001.nnmijkCa=kijxkijxkijx123111(1)(1).kijjmnnttkjjkjiCpq yee=+1kijt241201.nmkkijijjjkCt xt=+12101023111.nnmkkkijijijijijjijkDx dqt xtL=+1101231234Min,CCCCC=+102102001Min,nnmkkkijijijijijijkDax dqt xL=+(1)(2)2023 年河 南 科
20、 技 学 院 学 报 渊 自 然 科 学 版 冤78目标函数为低总配送成本和低碳排放量,如式(1)(2)所示.式(3)表示车辆运输过程中不能超载,式(4)表示配送车辆从配送中心出发且最终回到配送中心.式(5)表示一共有 n 个客户需要进行冷链配送服务.式(6)(7)表示未知参数取值为 0 或 1.2 鲸鱼优化算法改进2.1 鲸鱼优化算法(WOA)鲸鱼优化算法是一种模拟大自然中鲸鱼捕食猎物行为的启发式算法模型.算法主要由以下三个阶段组成:包围狩猎、气泡网攻击狩猎和随机狩猎.在使用 WOA 求解问题之前,需要对这三类行为进行数学建模.鲸鱼捕食的目的是捕获猎物,一旦某条鲸鱼发现猎物,其它鲸鱼会游向该
21、位置争抢猎物.这个捕食过程可以应用到 WOA 求解问题中,用一个鲸鱼个体表示一个解,用若干个鲸鱼个体表示多个解.使用WOA 搜索问题解就是鲸鱼个体不断更新位置直至找到最优解.2.1.1 包围(Encircling prey)鲸鱼识别到猎物锁定其位置,并对猎物进行包围行动,鲸鱼的位置变换公式为是迄今为止获得的最优位置向量,每次迭代发现最优位置时随之更新.通过调整 A 和 C 的值,鲸鱼搜索个体可以到达附近不同的位置,扩大搜索范围.2.1.2 气泡网攻击机理(Bubble-net attacking method)鲸鱼以螺旋状的路径向上游移动,更新位置,吐出不同大小的气泡,缩小包围圈以捕获猎物.座
22、头鲸的泡泡网狩猎行为有以下两种方法:收缩包围机制和螺旋线更新位置.程序语言中模拟此行为时,假设收缩包围机制和螺旋线更新各有百分之五十的几率,用以更新鲸鱼搜索个体的位置坐标.公式为2.1.3 搜寻猎物机制(Search for prey)在狩猎过程中,鲸鱼也会根据其他鲸鱼的位置随机改变自己的位置,从而扩大搜索范围,寻找更好的猎物.在 WOA 中,个体鲸鱼根据收敛因子的变化确定是否需要扩大搜索范围.当1 时,单个鲸鱼将扩大随机捕食的搜索范围并执行全局搜索.随机捕食的表达式为11,nnijijqL=001001,mnnmkkjikjikxx=01,nmkjjkyn=1,0,kijx1,0.kjy*,
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