基于改进遗传算法的生鲜多目标闭环物流网络模型
针对生鲜产品闭环物流网络中存在的经济成本高、碳排放量大、社会效益重视不足等问题，综合考虑退货量的不确定性，以经济成本最小、碳排放最小、社会效益最大为目标，建立了不确定条件下的生鲜多目标闭环物流网络模型。首先，利用改进的遗传算法（GA）求解该模型；然后，结合上海某生鲜企业运营管理数据，验证了模型的可行性；最后，将改进的 GA的结果与粒子群优化（PSO）算法的结果对比，验证了算法的有效性，凸显了改进的 GA在求解多目标的复杂约束问题时的优越性。算例结果表明，多目标优化满意度达到0. 92，高于单目标优化满意度，展示了所提模型的有效性。
- 2021-06-17
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