【摘 要】
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针对生鲜产品配送存在分销成本与客户满意度难以兼顾的问题，建立双目标函数对生鲜产品配送路径进行优化。首先，基于顾客时间窗的大量云数据，建立顾客满意度的目标函数；其次，根据运输成本、惩罚成本、派遣成本以及碳排放成本建立总成本的目标函数；最后，将遗传算法与模拟退火算法相结合形成改进的遗传算法，并在MATLAB软件中对配送路径进行仿真运算。通过对传统遗传算法与改进遗传算法进行对比，发现改进遗传算法可以有效
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针对生鲜产品配送存在分销成本与客户满意度难以兼顾的问题，建立双目标函数对生鲜产品配送路径进行优化。首先，基于顾客时间窗的大量云数据，建立顾客满意度的目标函数；其次，根据运输成本、惩罚成本、派遣成本以及碳排放成本建立总成本的目标函数；最后，将遗传算法与模拟退火算法相结合形成改进的遗传算法，并在MATLAB软件中对配送路径进行仿真运算。通过对传统遗传算法与改进遗传算法进行对比，发现改进遗传算法可以有效减少路径的长度，节约成本，增加客户的满意度，加快收敛速度，为实现生鲜产品配送在分销成本和客户发现满意度两方面的平衡提供了一定的参考。
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