《表3 顾客相关信息：模糊需求下低碳取送货车辆调度问题与算法》

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《模糊需求下低碳取送货车辆调度问题与算法》

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在案例研究部分，首先采用田口法确定相关参数最适合取值，在最佳取值情况下，对三种不同目标模型的运输成本和碳排放量进行比较，并对其进行相关性分析。最后将基本遗传算法（Genetic Algorithm，GA）、基本粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法和提出的基于2-OPT的差分进化（Differential Evolution based on 2-OPT，DE-2OPT）算法对比，验证算法的有效性和合理性。所有启发式方法在计算机上使用Matlab R2012a执行的，其带有AMD E1-1500 APU with Radeon（tm）HD Graphics处理器，Windows 7旗舰版32位操作系统。案例中，Matlab随机生成28个顾客服务点，考虑用6辆车辆配送，每辆车的载重量为10 t，每辆车的固定成本为300元，变动成本2元/km，每升柴油5.8元，整车质量为6.2 t，碳排放价格0.6元/kg。假设配送中心位置为原点，28个客户的坐标位置及模糊需求如表3所示。