【摘 要】
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为了快速解决库存路径问题(Inventory Routing Problem,IRP),提出用松弛与分解结合的拉格朗日松弛算法进行求解.首先对问题进行了详细描述和有效假设,在此基础上,以系统总成本为优化目标,建立了混合整数规划模型.针对此模型,本文先采用拉格朗日松弛算法将IRP分解为2个独立的子问题,然后分别用遗传算法和次梯度算法进行求解,最后通过案例实验表明,与直接求解对偶问题和智能优化算法相比,本文分解算法能在较短的时间内构造一个配送方案,且所求解的质量更好.
【机 构】
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上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海201620
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为了快速解决库存路径问题(Inventory Routing Problem,IRP),提出用松弛与分解结合的拉格朗日松弛算法进行求解.首先对问题进行了详细描述和有效假设,在此基础上,以系统总成本为优化目标,建立了混合整数规划模型.针对此模型,本文先采用拉格朗日松弛算法将IRP分解为2个独立的子问题,然后分别用遗传算法和次梯度算法进行求解,最后通过案例实验表明,与直接求解对偶问题和智能优化算法相比,本文分解算法能在较短的时间内构造一个配送方案,且所求解的质量更好.
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