多目标货物配载研究：基于遗传算法的优化模型及实践应用

本文是关于基于遗传算法的多目标货物配载研究的论文总结。随着钢铁物流行业的快速发展，大宗货物的配载已经进入了蓬勃发展的阶段，但伴随而来的是许多顽固问题的逐渐暴露。钢材运输具有距离长、运载重量过大的特点，只有重型卡车才能满足运载要求。然而重型卡车的数量有限，且分布不均匀，导致钢铁企业普遍面临着重卡超载、货物堆积、订单逾期等严重问题。传统的货物配载方案是由人工实时制定，基于最大化卡车负载来确定每辆卡车的货物配载方案，但忽视了整体车辆的装载情况、司机对于运输任务的满意程度等其他信息，这些因素都与钢铁物流平台的利润息息相关。因此，研究钢铁物流的配载问题对降低物流平台运送成本、提高经济收益等都有积极意义。 在实际的货物配载场景下，物流平台为了降低运送成本、提高经济收益，需要从货物特征、司机满意度等多个维度综合考虑，同时优化多个互相冲突和影响的目标。因此，本文根据实际业务中的配载目标，建立货物配载多目标优化模型。多目标优化问题根据用户偏好信息的决策时机分为先验和后验两类。其中先验方法是指在求解过程之前将偏好信息转化为显性的偏好因子，利用偏好因子将多目标量化为单目标，最终转化为单目标优化问题，通过求解该单目标优化问题得到满足用户偏好的最佳解。本文研究了基于先验方法的多目标货物配载优化问题，提出了一种基于遗传算法的多目标优化模型，并通过实验验证了该模型的有效性和可行性。 本文的研究成果对提高钢铁物流平台的经济效益和运营效率具有重要意义。通过对货物配载问题的深入研究，可以帮助物流平台合理安排卡车货物的配载方案，有效降低运输成本，提高运输效率。同时，本文的研究成果还可以为其他大宗货物的配载问题提供参考和借鉴，具有一定的推广和应用价值。 总之，本文通过对基于遗传算法的多目标货物配载问题进行了深入研究和探讨，提出了一种有效的多目标优化模型，为钢铁物流平台的货物配载问题提供了一种新的解决方法。该研究成果对降低物流平台运送成本、提高经济收益具有重要的实际意义，对提高钢铁物流行业的发展水平和竞争力具有重要的推动作用。希望本文的研究成果能够为相关领域的学者和从业者提供一定的借鉴和启发，为货物配载问题的研究和解决提供新的思路和方法。