在物流管理决策中,定位—配给问题(tocation allocation problems,LAP)和车辆运输行程安排问题(vehicle routing problems,VRP)是得到较多关注的两个方面,而前期设施点的选择和后期路径的安排往往相关。该文研究结合设施定位和运输路径选择的设施定位—运输路线安排问题(location routing problems,LRP),综合考虑两者的相关性,实现了从整体对物流配送渠道进行优化。 该论文的研究主体是一个随机时间定位—运输路线安排问题。随机LRP是传统LRP的一种变化型,其中的车辆行驶时间参数为随机变量。这里将随机性引入LRP,旨在更好地解决实际问题。 由于LRP是NP-难问题,对它的求解方法大多局限于基于两阶段的思路,即将其分解为定位—配给问题和车辆运输行程安排问题,然后将LAP问题的输出作为VRP问题的输入而求解。但这样的处理方式显然未能体现LRP统筹考虑LAP和VRP的优势,为此,该文将LRP看成一个整体,提出了一种一阶段求解LRP问题的遗传算法,该文详细论述了针对LRP问题的编码、交叉、变异等的设计过程,最后利用一个具体的实例,针对所建模型采用所提出的改进遗传算法求解,验证了此方法的可行性和科学性。