✨ 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[i+1] 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(cxpoint1+1, 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, fitness=creator.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, indpb=0.05) toolbox.register('mate', cx_adaptive_two_point) toolbox.register('select', tools.selTournament, tournsize=3) toolbox.register('evaluate', total_cost) pop = toolbox.population(n=200) algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb=0.7, mutpb=0.2, ngen=300, verbose=False) best_ind = tools.selBest(pop, 1)[0] print('最优配送顺序:', best_ind, '成本:', total_cost(decode(best_ind)))
