基于改进鲸鱼算法的无人车应急物资配送路径优化
康文文
桂海霞
安徽理工大学 经济与管理学院,安徽 淮南 232001
摘要：为解决重大公共卫生事件中应急物资调度不当的问题,将基于层间相关性的客观赋值法(criteria importance through inter-criteria correlation,CRITIC)与逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)相结合,对受灾点需求紧迫度进行量化处理;构建优化目标为总成本最小的无人车应急物资配送优化模型;利用改进的鲸鱼算法进行算例分析.结果表明:同时考虑需求紧迫度和碳排放,所产生的总成本最小,比不考虑需求紧迫度的总成本低 2116.44 元,比不考虑碳排放的总成本低 68.15 元;并且在考虑碳排放的前提下,进一步考虑需求紧迫度可降低碳排放成本.对比蚁群算法和遗传算法的配送方案,进一步验证了改进鲸鱼算法的优越性.
关键词：需求紧迫度改进鲸鱼算法应急物资无人车优化模型
分类号：F252(物流经济)F127(中国经济)
资助基金：国家自然科学基金(61703005)安徽省重点研发计划国际科技合作专项项目(202004b11020029)
论文发表日期：2023-06-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 266-274 )
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