考虑需求密度和客户满意度的城市末端服务网点选址问题

摘要：

为解决"最后一公里"的配送问题,结合城市末端配送需求的服务网点特点,考虑需求密度和客户满意度,建立了以时间满意度最大化、利润最大化和需求密度最大化为目标的多目标选址模型.设计了基于线性加权法的改进自适应遗传算法,采用自适应算子处理变异概率和交叉概率,并设计三种不同的交叉算子,扩大搜索邻域.在改进算子的基础上设计了多目标遗传算法,使用快速非支配排序法去除权重系数取值对选址结果的影响.利用北京市海淀区的快递服务网络数据进行实例分析,使用设计的两种遗传算法分别求解选址模型的全局最优解和帕累托前沿解;并将改进自适应遗传算法与传统遗传算法、自适应遗传算法的求解结果进行比较.结果显示:改进自适应遗传算法比传统遗传算法和自适应遗传算法收敛速度更快、搜索能力更优;若无法确定改进自适应遗传算法的权重,使用改进后的多目标遗传算法同样可以求到最优解.

关键词：城市末端、网点选址、需求密度、客户满意度、多目标规划、改进遗传算法

分类号：TP301.6;F224.3(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部人文社会科学研究项目20YJC630054

在线出版日期：2024-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：61-74