【摘 要】
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随着经济的发展,物流业正朝着高效率、高服务质量、低成本的方式发展,“降本增效”成为众多物流企业的追求目标。综合考虑客户的服务时间窗、对车辆服务次数的要求以及客户的配集货需求,对时间窗偏好下需求可拆分的同时配集货车辆路径问题的研究更加贴近实际运输情况。对配送车辆的客户服务顺序进行合理规划,在满足客户所有需求的同时降低物流配送总成本,是提高物流企业核心竞争力的关键。针对时间窗偏好下需求可拆分的同时配集
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随着经济的发展,物流业正朝着高效率、高服务质量、低成本的方式发展,“降本增效”成为众多物流企业的追求目标。综合考虑客户的服务时间窗、对车辆服务次数的要求以及客户的配集货需求,对时间窗偏好下需求可拆分的同时配集货车辆路径问题的研究更加贴近实际运输情况。对配送车辆的客户服务顺序进行合理规划,在满足客户所有需求的同时降低物流配送总成本,是提高物流企业核心竞争力的关键。针对时间窗偏好下需求可拆分的同时配集货车辆路径问题（SDVRPSDPTWP）,首先,分析车辆对客户的服务时间与客户满意度以及惩罚成本的关系,对油耗成本的计算公式进行分析阐述;其次,对本文所研究的SDVRPSDPTWP进行问题描述,构建目标函数为车辆派遣成本、时间窗惩罚成本、油耗成本以及理货成本之和最小的数学模型;再次,根据本文所研究的SDVRPSDPTWP的特征,将遗传算法与变邻域搜索算法相结合,设计混合遗传变邻域搜索算法对问题进行求解。由于本文研究的有时间窗,且目标函数有时间惩罚成本,所以在算法中引入时空距离。初始种群是由Logistic映射方程和最近邻插入法两种方法生成的;设计变邻域搜索策略和自适应搜索策略,改进算法的求解效果;由于本文研究的问题允许客户需求量拆分,根据所研究的问题设计拆分准则;设计时间优化策略,降低配送车辆的等待时间;最后,对多组不同类型的算例进行实验,以验证所设计的模型和算法的有效性。研究成果不仅深化和拓展了车辆路径问题相关理论研究,也为物流企业制定车辆调度计划提供一种科学合理的方法。
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