✨ 长期致力于双碳目标、冷链物流、路径优化、改进遗传算法、Matlab仿真研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1多目标冷链路径优化模型构建将X超市的23个生鲜门店和一个中央配送中心作为节点门店坐标基于长沙市实际路网提取配送车辆为4辆额定载重2.5吨的冷藏车每辆车配置独立制冷机组其燃油消耗速率与行驶速度呈二次函数关系。碳排放计算采用边际排放因子法将运输过程碳排放分为发动机碳排放和制冷机组碳排放两部分其中制冷机组碳排放与环境温度和车厢开门次数相关。设定车辆最大行驶里程为120公里时间窗约束为每个门店的收货时间不得偏离其期望时间正负30分钟违反时间窗会触发惩罚成本。总成本包含燃油成本、制冷能耗成本、碳排放税成本、时间惩罚成本及车辆固定使用成本共五个分量。碳排放效益定义为每公里配送货物重量对应的碳排放当量目标是最小化总成本同时最大化碳排放效益形成双目标优化模型。引入权重系数λ动态调整两个目标的优先级λ值依据当日电碳价格指数从0.2到0.8线性变化。约束条件还包括车辆载重平衡、禁止子回路、每个门店仅被服务一次。种群编码采用基于门店排列的整数编码每个个体对应所有车辆的路径序列使用插入式解码器将排列映射为实际路径。import numpy as np import random from deap import base, creator, tools, algorithms # 碳排放模型参数 co2_per_km_engine 0.285 # kg CO2/km 空载 co2_per_kg_km 0.00012 # 每公斤货物额外排放 cooling_co2_per_km 0.032 # 制冷机组基础排放 def total_cost(route_matrix, demand, dist_matrix, time_windows): total_fuel, total_cool, total_penalty 0.0, 0.0, 0.0 for veh_route in route_matrix: if len(veh_route) 1: continue load 0 for i in range(len(veh_route)-1): from_node, to_node veh_route[i], veh_route[i1] d dist_matrix[from_node, to_node] load demand[to_node] if to_node ! 0 else 0 total_fuel (co2_per_km_engine co2_per_kg_km*load) * d total_cool cooling_co2_per_km * d * (1 0.02*(temp_ambient-20)) # 时间窗惩罚简化 return total_fuel*6.5 total_cool*8.2 total_penalty def cx_adaptive_two_point(ind1, ind2): size len(ind1) cxpoint1 random.randint(1, size-2) cxpoint2 random.randint(cxpoint11, size-1) ind1[cxpoint1:cxpoint2], ind2[cxpoint1:cxpoint2] ind2[cxpoint1:cxpoint2], ind1[cxpoint1:cxpoint2] return ind1, ind2 creator.create(FitnessMin, base.Fitness, weights(-1.0,)) creator.create(Individual, list, fitnesscreator.FitnessMin) toolbox base.Toolbox() toolbox.register(indices, random.sample, range(1,24), 23) toolbox.register(individual, tools.initIterate, creator.Individual, toolbox.indices) toolbox.register(mutate, tools.mutShuffleIndexes, indpb0.05) toolbox.register(mate, cx_adaptive_two_point) toolbox.register(select, tools.selTournament, tournsize3) toolbox.register(evaluate, total_cost) pop toolbox.population(n200) algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb0.7, mutpb0.2, ngen300, verboseFalse) best_ind tools.selBest(pop, 1)[0] print(最优配送顺序:, best_ind, 成本:, total_cost(decode(best_ind)))