考虑客户满意度的车辆路径优化及其算法研究

摘要

针对当前车辆路径问题中较少考虑客户满意度的情况，构建了基于模糊时间窗的车辆到达时间满意度函数和货物运输时长满意度函数，以最大化客户满意度和最小化配送总成本为目标建立VRPCCS数学模型.为了求解该问题，考虑到传统遗传算法存在依赖初始解、收敛速度较慢、容易陷入局部最优等缺点，设计改进的遗传算法与大规模邻域搜索算法相结合的混合算法进行求解，通过选取算例并与传统遗传算法进行对比，验证了模型和算法的可行性和有效性.实验仿真结果表明考虑客户满意度的物流配送方式不仅能够有效提升客户满意度，也能够降低物流企业配送成本以及车辆空载率，对于物流企业的车辆配送路径决策具有一定的参考意义.

关键词

模糊时间窗 / 客户满意度 / 传统遗传算法 / 混合算法