【摘 要】
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针对2020年新冠肺炎疫情期间冷链物流市场的特点以及碳税政策的开展，引入消毒成本和碳税成本，充分分析了消毒成本与货损成本以及时间惩罚成本之间的关系，以总成本最低为优化目标建立了冷链物流路径优化模型。进而通过分析细菌觅食算法（BFA）和蚁群算法（ACO）的优缺点，将二者相结合建立BFA-ACO混合算法，在蚁群算法中引入细菌觅食算法的复制和趋化操作，以提高算法的收敛速度和全局收敛能力。再利用该混合算法
【基金项目】
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中央引导地方科技发展资金计划项目（2021JH6/10500149）；
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针对2020年新冠肺炎疫情期间冷链物流市场的特点以及碳税政策的开展，引入消毒成本和碳税成本，充分分析了消毒成本与货损成本以及时间惩罚成本之间的关系，以总成本最低为优化目标建立了冷链物流路径优化模型。进而通过分析细菌觅食算法（BFA）和蚁群算法（ACO）的优缺点，将二者相结合建立BFA-ACO混合算法，在蚁群算法中引入细菌觅食算法的复制和趋化操作，以提高算法的收敛速度和全局收敛能力。再利用该混合算法对冷链物流路径优化模型进行优化求解，与求解冷链物流经典算法GA、ABC和ACO进行比较。对比优化结果发现：通过细菌觅食-蚁群算法对模型进行优化的效果优于单一算法对模型进行优化的效果。
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