计算机应用

作者：霍晴晴, 郭健全

单位：1.上海理工大学 管理学院，上海 2000932.上海理工大学 上海-汉堡国际工程学院，上海 200093

关键词：生鲜闭环物流网络,不确定条件,多目标模型,遗传算法,粒子群优化算法

基金：国家自然科学基金资助项目（71471110）；上海市科技创新行动计划项目（16DZ1201402）；上海市科委院校能力建设项目（16040501500）。

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。

来源：2020年第5期

《计算机应用》期刊编辑部

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