[发明专利]一种求解多品种大批量冷链物品混装的和声搜索算法

说明书

本发明提供了一种求解多品种大批量冷链物品混装的和声搜索算法，首先获取待输送冷链物品及使用的单温区冷藏车的各种参数，建立不同冷链物品装配至单温区冷藏车时的混装模型，然后建立初始和声记忆库，采用随机搜索算法获得初始解，再通过修补算子对解进行修补，直至得到要求数量的解向量；其次，根据参数与和声搜索的规则计算新的解并进行修补，最终得到满足条件的冷链物品混装方案。本发明能够在满足单温区冷藏车温度约束、容积约束、重量约束的条件下，采用和声搜索算法自动计算并生成以湿度差异最小化、货架期差异最小化和混装类型差异最小化为目标的配装方案。

技术领域

本发明涉及冷链物流领域，具体涉及一种求解多品种大批量冷链物品混装的和声搜索算法。

背景技术

在物流与供应链管理的一些场景中，制定多品种大批量物品的混装方案是一个复杂的决策过程。以食品的冷链运输为例，由于一些水果会散发出乙烯或释放出强烈气味，而另一部分水果会被乙烯催熟或者能够吸收异味，这两类水果不宜被混装。此外，当冷藏车的运力有限时，不仅要考虑车厢的容量，还要考虑运输环境中的温度、湿度以及食品的货架期等因素。因此，设计一个合理的配装方案，不仅有助于提升运输效率，对降低物品的损耗率也具有重要的作用。

上述场景的配装问题基于隔离存储问题，属于NP完全问题(Dariusz Barbucha,Three approximation algorithms for solving the generalized segregated storageproblem,European Journal of Operational Research,2004,156,pp.54–72)，精确算法的时间复杂度往往是指数级别的，所以采用近似算法较为适宜。目前的很多近似算法环节复杂，可调参数多。例如，在差分进化算法和遗传算法中需要进行选择、交叉、变异等操作；在一些版本的离散萤火虫算法中，需要模拟萤火虫相互吸引的过程而对所有的可行解进行互相比较与计算，然后对目标值最优的解进行随机优化等操作。此外，很多文献假设装运工具的温度条件恒定，无法根据食品的保存温度条件进行调整。

发明内容

本文发明提供了一种求解多品种大批量冷链物品混装的和声搜索算法。

具体地，本发明提供一种求解多品种大批量冷链物品混装的和声搜索算法，包括如下步骤：

步骤100，获取待输送冷链物品及使用的单温区冷藏车的各种参数；

步骤200，建立不同冷链物品装配至单温区冷藏车时的混装模型,确定混装模型中每个冷链物品与单温区冷藏车的关系，然后建立优化目标函数，利用实数编码的方式建立初始和声记忆库并确定大小；

步骤300，采用随机搜索算法获得初始解，再通过修补算子对解进行修补，然后加入到初始和声记忆库，重复步骤200和300，每次通过迭代方式生成新的和声，直至得到要求数量的解向量；

步骤400，根据参数计算新的解，并利用步骤300的修补算子对新的解进行处理，重复该过程，直至迭代变量达到预设的最大迭代次数，得到满足条件的冷链物品混装方案。

本发明能够在满足单温区冷藏车温度约束、容积约束、重量约束的条件下，采用和声搜索算法自动计算并生成以湿度差异最小化、货架期差异最小化和混装类型差异最小化的配装方案，并根据配装方案对单温区冷藏车的温度进行调整，从而提高对物流企业的决策支持能力，增强卖方的盈利能力，降低运输过程中冷链物品的损耗率。

附图说明

图1是本发明一个实施方式的和声搜索算法的流程示意图；

图2是本发明一个实施方式的和声搜索算法的执行流程示意图。

具体实施方式

如图1、2所示，在本发明的一个实施方式中，一种求解多品种大批量冷链物品混装的和声搜索算法，包括如下步骤：