带时间窗偏好的同时配集货且需求可拆分车辆路径问题
针对带时间窗偏好的同时配集货且需求可拆分车辆路径问题，最小化派遣成本、理货成本、时间窗惩罚成本以及油耗成本之和，建立数学模型。设计混合遗传变邻域搜索算法求解问题，在算法中引入时空距离的理念，首先用最近邻插入法和Logistic映射方程生成初始种群；然后利用变邻域搜索算法的深度搜索能力优化算法；提出自适应搜索策略，平衡种群进化所需的广度和深度；设计拆分准则，为各客户设置不同的拆分服务量；提出确定车辆最优出发时间的时差推移法，减少车辆在客户处的等待时间；最后通过多组算例验证本文模型和算法的有效性。...
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| Veröffentlicht in: | 运筹与管理 2022-11, Vol.31 (11), p.65-71 |
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| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | chi |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| container_title | 运筹与管理 |
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| creator | 范厚明 任晓雪 刘浩 |
| description | 针对带时间窗偏好的同时配集货且需求可拆分车辆路径问题，最小化派遣成本、理货成本、时间窗惩罚成本以及油耗成本之和，建立数学模型。设计混合遗传变邻域搜索算法求解问题，在算法中引入时空距离的理念，首先用最近邻插入法和Logistic映射方程生成初始种群；然后利用变邻域搜索算法的深度搜索能力优化算法；提出自适应搜索策略，平衡种群进化所需的广度和深度；设计拆分准则，为各客户设置不同的拆分服务量；提出确定车辆最优出发时间的时差推移法，减少车辆在客户处的等待时间；最后通过多组算例验证本文模型和算法的有效性。 |
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