【摘 要】
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为有效解决当前疫情背景下生鲜商品的“无接触”配送问题，在综合考虑疫情影响、商品易腐性、温控特性、站点选址和车辆-无人机协同配送路径规划的情况下，提出了基于疫情背景下生鲜配送的选址-路径问优化问题。首先，构建由车辆-无人机配送的运输成本、配送站点运营固定成本、冷藏车辆温控成本组成的总成本最小以及配送过程中生鲜商品价值损失最小的双目标优化模型。然后，根据问题特征提出一种两阶段混合启发式算法进行求解。改
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（72071161，71801181）； 西南交通大学智慧物流与供应链管理研究生导师团队项目（YJSY-DSTD201918）； 四川省科技厅应用基础研究项目（2020YJ0220）； 四川省自然科学基金项目（2022NSFSC0467，2022NSFSC047
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为有效解决当前疫情背景下生鲜商品的“无接触”配送问题，在综合考虑疫情影响、商品易腐性、温控特性、站点选址和车辆-无人机协同配送路径规划的情况下，提出了基于疫情背景下生鲜配送的选址-路径问优化问题。首先，构建由车辆-无人机配送的运输成本、配送站点运营固定成本、冷藏车辆温控成本组成的总成本最小以及配送过程中生鲜商品价值损失最小的双目标优化模型。然后，根据问题特征提出一种两阶段混合启发式算法进行求解。改进的K-means三维聚类算法执行聚类方案内和不同聚类方案间的迭代优化，解决了配送站点选址问题；ENSGA-II混合算法通过扫描算子生成初始解、基于NSGA-II主循环框架嵌入灵活的存储结构和相应的禁忌搜索准则，求解了车辆-无人机路径规划问题。最后，基于算例分析和灵敏度分析探讨了生鲜配送选址-路径优化方案，生鲜商品配送的温控设置和无人机载重量选择。并通过与ε约束法、MOPSO算法和NSGA-II算法的比较分析，进一步验证了模型和两阶段混合启发式算法的有效性和可行性。
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