【摘 要】
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解决配送车辆的路由问题,是现代物流系统优化的关键,也是电子商务中的重要环节.车辆优化调度,能够降低物流运营成本、提高物流工作效率.该文针对各类路由问题模型及其优化算
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解决配送车辆的路由问题,是现代物流系统优化的关键,也是电子商务中的重要环节.车辆优化调度,能够降低物流运营成本、提高物流工作效率.该文针对各类路由问题模型及其优化算法进行探讨,尤其对智能启发式算法在路线组合优化问题上的应用进行了深入而细致的研究.该文对现实物流配送中的路由问题进行分类、建模,并归纳相关策略与方法;对车辆路由算法进行综述,尤其是对智能启发式算法(神经网络、禁忌搜索、遗传算法、蚂蚁算法、粒子群算法)进行理论分析;该文提出了带局部搜索、去交叉、及候选列表策略的混合蚂蚁算法;改进了遗传算法的选择算子、交叉算子,用于求解带时间窗的车辆路由问题;首次采用了粒子群算法求解组合优化问题;通过标准算例验证了各新算法的性能,并将其实际应用于物流软件产品之中.
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