针对动态需求的外卖配送路径优化模型及算法进行研究。

简介：
外卖业务模式呈现出高度的复杂性，现有的学术文献中对于外卖配送路径优化问题的研究相对匮乏。因此，为了弥补这一不足，本文基于同时送取货VRP问题的求解策略，引入时间惩罚成本来评估外卖配送超出指定时间窗的情况。具体而言，目标函数的设计将包括新订单固定的配送成本、额外配送成本以及因超时而产生的惩罚成本的总和。此外，考虑到随机参数对计算复杂度产生的影响，我们明确了配送区域的范围，并在对新订单进行调度时，优先利用已指派但尚未完成的订单由原车辆配送。同时，将时间惩罚成本作为变动成本修正目标函数，从而有效地简化了算法的求解难度，并直接摒弃了时间窗约束。为了进一步提升优化效果，本文设计了一种“商家-客户”配对策略，并运用k-means聚类算法对“商家-客户”进行分类。随后，在同一类别内的“商家-客户”之间实施遗传算法设计启发式路径优化方案。最后，通过采用随机模拟算法生成动态订单测试案例并使用R语言对其进行验证和测试，以全面评估模型及算法的有效性与可靠性。