基于客户密度聚类和动态虚拟多任务智能水滴算法的冷链物流配送方法
K-means clustering based on customers density and dynamic virtual multitasking iwd for cold-chain logistics distribution
湖州师范学院 a. 经济管理学院; b. 信息工程学院, 浙江 湖州 313000
摘要
针对现有冷链物流配送问题在分配冷藏车时未考虑偏离配送中心的客户群体，以及采用智能水滴(IWD)算法求解冷链物流配送问题后期易陷入局部最优等缺陷，提出融合客户密度K-means聚类方法(KCCD)和动态虚拟多任务IWD算法(DVMIWD)的冷链物流配送方法。首先设计KCCD算法将客户分配给合适的冷藏车，然后引入多任务优化思想构建虚拟多任务环境，在DVMIWD算法中引入辅助种群协助主种群进化，当辅助种群因停滞进化无法向主种群迁移有效信息时，将其淘汰并基于优秀解信息库重新生成一个新的同等规模辅助种群，最后引入经典CVRP问题验证KCCD-DVMIWD算法有效性后，将其应用于不同规模冷链物流配送问题中。仿真实验表明：相对于静态辅助种群，KCCD-DVMIWD算法在求解冷链物流配送实例n22和n26时，平均总成本最多分别降低了0.8%和1.04%。
基金项目
浙江省哲学社会科学领军人才培育重大专项课题(22YJRC14ZD)
国家自然科学基金青年基金资助项目(62102148)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0391
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第5期
发布历史
[2026-01-19] 优先出版
引用本文
程美英, 韩润华. 基于客户密度聚类和动态虚拟多任务智能水滴算法的冷链物流配送方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (5). (2026-01-20). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0391. (Cheng Meiying, Han Runhua. K-means clustering based on customers density and dynamic virtual multitasking iwd for cold-chain logistics distribution [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (5). (2026-01-20). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0391. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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