【摘 要】
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针对冷链配送过程产生大量碳排放的问题,提出了碳税机制下的生鲜农产品冷链配送路径优化方法.首先以碳排放成本和综合成本最小为目标,引入碳税机制定量分析,考虑需求量、需求时间和卸货时间约束,建立了该问题的数学模型;然后提出了一种改进的量子蚁群算法,利用蚁群算法信息更新策略保持群体记忆性,利用碳税成本作为改进算法的决策变量,提出一种改进的自适应量子旋转角调整策略提升算法效率;最后在选定的算例模型上,通过实
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金资助项目（20180550499）； 辽宁省教育厅科学研究计划资助项目（JDL2019022）； 大连市科技创新基金资助项目（2021JJ13SN81）；
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针对冷链配送过程产生大量碳排放的问题,提出了碳税机制下的生鲜农产品冷链配送路径优化方法.首先以碳排放成本和综合成本最小为目标,引入碳税机制定量分析,考虑需求量、需求时间和卸货时间约束,建立了该问题的数学模型;然后提出了一种改进的量子蚁群算法,利用蚁群算法信息更新策略保持群体记忆性,利用碳税成本作为改进算法的决策变量,提出一种改进的自适应量子旋转角调整策略提升算法效率;最后在选定的算例模型上,通过实验仿真,对配送路径最短、未初始化信息素蚁群算法和量子蚁群算法进行对比分析,验证了所提出的方法可以有效优化配送路径,降低碳税成本和综合成本.
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