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绿色物流配送下的多车型动态车辆路径优化
1
作者
姜广田
纪皎月
董佳伟
《系统工程理论与实践》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期2362-2380,共19页
针对低碳条件下多车型动态车辆路径优化问题,将研究过程分为预优化和动态调整两阶段,以总成本最低为目标函数构建优化模型,采用改进自适应遗传算法(IAGA)对模型进行求解.预优化阶段是在满足店铺需求、退货、车辆油量、工作时间、道路情...
针对低碳条件下多车型动态车辆路径优化问题,将研究过程分为预优化和动态调整两阶段,以总成本最低为目标函数构建优化模型,采用改进自适应遗传算法(IAGA)对模型进行求解.预优化阶段是在满足店铺需求、退货、车辆油量、工作时间、道路情况等约束下,采用IAGA算法,生成初始的配送方案;在动态调整阶段,综合店铺需求变化、道路状况、临时退货、以及当前配送车辆位置、载货量及油量情况.通过实验分析验证了模型和算法的可行性,有效地降低了总成本,为企业配送策略的制定提供了良好的借鉴.
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关键词
车辆路径
时变需求
动态调整
改进自适应遗传算法
同时取送货
原文传递
题名
绿色物流配送下的多车型动态车辆路径优化
1
作者
姜广田
纪皎月
董佳伟
机构
大连交通大学经济与管理学院
大连海事大学船舶电气工程学院
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期2362-2380,共19页
基金
国家自然科学基金(71771043)
辽宁省教育厅项目(LJKR0195)。
文摘
针对低碳条件下多车型动态车辆路径优化问题,将研究过程分为预优化和动态调整两阶段,以总成本最低为目标函数构建优化模型,采用改进自适应遗传算法(IAGA)对模型进行求解.预优化阶段是在满足店铺需求、退货、车辆油量、工作时间、道路情况等约束下,采用IAGA算法,生成初始的配送方案;在动态调整阶段,综合店铺需求变化、道路状况、临时退货、以及当前配送车辆位置、载货量及油量情况.通过实验分析验证了模型和算法的可行性,有效地降低了总成本,为企业配送策略的制定提供了良好的借鉴.
关键词
车辆路径
时变需求
动态调整
改进自适应遗传算法
同时取送货
Keywords
vehicle routing
time-varying demand
dynamic adjustment
improved adaptive genetic algorithm
take delivery at the same time
分类号
U116.2 [交通运输工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
绿色物流配送下的多车型动态车辆路径优化
姜广田
纪皎月
董佳伟
《系统工程理论与实践》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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已选择
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