《表3 同算法不同模型结果对比》

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《动态需求下车间生产物流VRP优化》

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根据本文创建的规划模型，结合改进的NSGA-Ⅱ算法，采用Mat Lab语言编程进行运算，初始化参数设置如下:种群个体数目为500，最大的遗传代数为200代，车辆的单位距离行驶成本c1取20，车辆的单位时间的行驶成本c2取0.4，评价服务满意度的单位时间惩罚成本cp1，cp2，cp3，cp4取值分别为1，0.5，1.5，2。利用计算机随机产生3～6个动态需求点及其需求量，每个需求点需求随机，相互独立，服从泊松分布，评估动态需求点的置信水平α取值为0.7。仿真环境为Intel（R）Core（TM）i5-3340M [email protected] GHZ，RAM=8 GB，操作平台Windows10，仿真平台Mat Lab-2016b。最优配送路径如表2所示，仿真结果如图4所示。为验证本模型的适用性，结合上述实例，对比本文提出的曲线型软时间窗并考虑动态需求的VRP模型与传统VRP模型，结果如表3所示。