matlab遗传算法求解冷链路径优化问题
冷链描述
随着人民生活水平的不断提高和消费观念的不断转变，人们对生鲜农产品的需求量不断加大，对生鲜农产品的品质和时效要求也越来越严格。而生鲜农产品保鲜时间短、易腐性高的特点要求其在运输、储存、配送等环节中始终需要依托于低温的冷链
物流网络，这也导致了冷链配送成本始终居高不下。此外，在生鲜农产品的城市配送过程中，由于投入资本、区域规划、城市地价等因素的影响，企业一般将配送中心设置在远离市中心的郊区，但其的客户如超市、餐饮店、便利店等大多都在人流量集中的市中心区域，因此如何合理规划配送路径，以尽可能低的成本和尽可能高的服务质量满足客户需求，解决“最后一公里”配送难题便显得尤为重要。
而生鲜农产品配送路径优化问题的核心便是车辆路径问题（VRP），其是由美国学者Dantzig和Ramser在1959年首次提出[1]，此问题的经典描述是有一个配送中心和多个客户需求节点，在其地理位置和需求量等相关参数值都已知的情况下，如何在满足约束条件的前提下，找到一条最佳配送路径，使得其既可以满足全部的客户需求节点，又可以实现成本最低或路径最短的目标。此问题一经提起，便引发了诸多学者关注。近年来相关学者对其的研究主要集中在模型构建和算法求解等方面。范厚明等针对模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问题，以总行驶距离、车辆使用数最小化以及平均客户满意度最大化为目标构建基于可信性测度理论的多目标模糊机会约束模型[2]。何小峰等针对蚁群算法在求解VRPTW问题时易陷入局部最优和收敛速度慢的问题，结合量子计算提出了一种量子蚁群算法（QACA），并通过仿真实验证明了该算法的有效性[3]。葛显龙等针对多车型车辆路径问题，建立以配送费用最小化为目标的数学模型，并采用量子比特位设计染色体结构，提出了一种改进的遗传算法求解模型[4]。张群等针对多车型、多
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