Resumen

Este documento propone un problema de optimización de ubicación y enrutamiento logístico verde basado en un algoritmo genético (GA) mejorado desde la perspectiva de bajo carbono y protección ambiental. En primer lugar, considerando el factor de costo, ventana de tiempo, tasa de deterioro de productos agrícolas, inventario y capacidad de distribución, mecanismo de comercio de carbono y otros factores, y con la minimización del costo total como objetivo de optimización, se construye un modelo de optimización de ubicación y enrutamiento logístico de bajo carbono y protección ambiental. Luego, se introducen el operador adaptativo y el operador de cataclismo para mejorar el algoritmo GA, que puede ajustar la probabilidad de cruce y mutación según las necesidades, reduciendo la influencia de los parámetros y el tiempo de ejecución. Además, se utiliza el algoritmo GA mejorado para resolver el problema de optimización de ubicación y enrutamiento en la logística verde, con el fin de obtener un camino de distribución bajo en carbono, económico y eficiente. Final

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Logística verde; Optimización de rutas de ubicación; Algoritmo genético; Baja emisión de carbono; Protección del medio ambiente; Costo de distribución
• Keywords:Green logistics; Location-routing optimization; Genetic algorithm; Low-carbon; Environmental protection; Distribution cost