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模糊库存运输联合优化问题,是在缺少大量历史数据,有很多的决策变量无法准确清晰的刻画的情况下提出来的,为了进一步降低费用,许多公司必须同时考虑库存和运输问题而不是单独考虑这两个问题。
本文考虑的是:在一个商品配送系统中。其中客户的库存费用、客户的需求、运输的时间、单位运输费用都是模糊变量,并且考虑客户的时间窗口,提出三类新的库存运输联合优化模型(期望值模型,最大乐观值模型,相关机会模型),由于库存运输联合优化问题是NP-hard问题,本文利用模糊模拟和蚁群算法设计出新的智能算法来进行求解。本文利用两类蚂蚁爬行进行求解,一类蚂蚁对车辆路径问题进行求解,另一类蚂蚁对连续变量(车辆出发时间,每个客户配送量,最佳配送周期,最优行使路径等)进行求解,然后结合目标值对解进行优化。最后给出一个数值例子验证了这个算法的有效性和稳定性。