基于遗传算法的在线订餐平台城市配送

自外卖订餐平台兴起以来，M 平台凭借其优质服务在行业中处于领先地位。订单量的增长致使平台间竞争转向降低配送成本，而由于配送路线不合理，配送成本迅速上升。通过分析平台配送现状，我们研究 M 平台城市配送的车辆路径问题并最小化配送成本。考虑客户期望送达时间与车辆状况的约束，我们结合车辆路径问题模型中三种软时间窗的不同到达时间，并采用遗传算法（GA）求解。结果表明，我们的模型与算法能够在配送成本与送达时间方面设计出优于原模型的车辆路径，从而为 M 平台未来在城市配送中节约配送成本提供决策支持。