【摘要】针对冷链配送中成本高、车辆利用率不均衡等问题，考虑交通拥堵和多车型，将最低新鲜度作为约束条件，构建了配送总成本最小化和客户满意度最大化的多目标优化模型，设计了一种结合2-opt局部搜索算子的改进NSGA-II算法，并进行算例仿真实验。为了验证算法有效性，先对比改进前后算法得到的Pareto前沿和4个多目标性能评价指标，然后分析单车型与多车型配送时的各项成本差异。实验结果表明，改进NSGA-II算法能高效求解该模型，且多车型配送能有效提高车辆利用率并降低配送总成本。

　　【关键词】多车型；多目标优化；改进NSGA-II算法；交通拥堵

　　当前，生鲜产品的需求呈爆发式增长，人们对生鲜产品的品质和新鲜度的要求愈发严苛。这使得生鲜冷链配送面临着巨大挑战。冷链配送过程中，如何在确保产品新鲜度的同时，有效控制成本和客户满意度，成为了亟待解决的关键问题。

　　Kopfer等都研究了多车型冷链配送问题，结果表明多车型配送能降低总成本和提高车辆装载率，但这些学者都未考虑配送时道路拥堵的情况[1-3]。然而在实际配送中，交通拥堵时刻在发生，这对配送时间和成本有着显著影响。陈支武等虽然在冷链物流配送问题中考虑了交通拥堵，但都采用单一车型进行配送。同时，客户对冷链运输产品的新鲜度有一定的要求，为了让企业与客户长期友好合作，考虑新鲜度约束的配送路径优化十分重要[4-6]。狄卫民等综合考虑了道路拥堵、多车型，但未涉及对新鲜度的约束[7-8]。

　　综上所述，本文研究多车型冷链配送问题，考虑实际交通拥堵路况，以最低新鲜度为约束条件，构建最小化配送总成本和最大化客户满意度的多目标优化模型。并设计改进的NSGA-II算法对模型进行求解，分析多车型和单车型配送模型下的各项成本，旨在为生鲜冷链配送行业提供切实可行的配送方案优化策略。

　　1问题描述与模型构建

　　1.1问题描述

　　假设某公司拥有1个配送中心和多种型号的车辆，需要在车载容量、时间窗和最低新鲜度约束下，对区域内客户点进行服务，最终实现最小化总配送成本和最大化客户满意度。

　　问题假设如下：（1）冷藏车从配送中心出发，完成配送后返回；（2）每个客户仅能被1辆车服务1次；（3）各冷藏车型号数量一定，且车载容量不得超过自身最大装载量；（4）生鲜送达客户点时的新鲜度需不小于最低新鲜度；（5）同一时段内的车辆行驶速度恒定。

［参考文献］

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