本文選題：需求點隨機 + 分批配送�。� 參考：《控制與決策》2017年02期

【摘要】：針對城市配送中需求點不確定的現(xiàn)象,在分批配送車輛路徑問題中引入隨機需求點進行研究.建立帶修正的隨機規(guī)劃模型,采用先驗優(yōu)化策略,根據(jù)分批配送的特點,在自適應(yīng)大鄰域搜索算法中引入改進的分割插入算子進行求解.在調(diào)整的Solomon算例上進行的測試表明,允許分批配送在大部分算例中的費用低于不允許分批配送的情形.通過分析計算過程中各個算子權(quán)重變化,確定性最差刪除算子和隨機刪除算子在求解此類問題時表現(xiàn)較好;貪婪插入算子、后悔插入算子表現(xiàn)較好;而分割插入算子雖然權(quán)重較低,但能對解產(chǎn)生質(zhì)的影響.
[Abstract]:In order to solve the problem of uncertain demand points in urban distribution, random demand points are introduced into the routing problem of batch distribution vehicles. A modified stochastic programming model is established and a priori optimization strategy is adopted. According to the characteristics of batch distribution, an improved partition insertion operator is introduced into the adaptive large neighborhood search algorithm to solve the problem. The test on the adjusted Solomon example shows that the cost of allowing batch distribution in most cases is lower than that of non-batch distribution. By analyzing the weight changes of each operator in the calculation process, the deterministic worst deletion operator and random deletion operator perform well in solving this kind of problem, greedy insertion operator and regret insertion operator perform well. Although the weight of segment insertion operator is low, it can influence the solution qualitatively.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)交通運輸與物流學(xué)院;
【分類號】：TP301.6

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本文編號：1779266