【摘 要】
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随着全球经济快速增长和互联网飞速发展,物流业面临着巨大的挑战,物流运输成本和配送效率直接影响着物流业的整体发展。为了进一步提高顾客服务水平和满意度,物流配送方式及路径优化已成为人们广泛研究的重点。然而,随着顾客规模的不断扩大和个性化需求逐渐增加,基本的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）模型很难符合物流企业的配送要求。因此,本文选取顾客不确定需求为研究对象,以取送
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随着全球经济快速增长和互联网飞速发展,物流业面临着巨大的挑战,物流运输成本和配送效率直接影响着物流业的整体发展。为了进一步提高顾客服务水平和满意度,物流配送方式及路径优化已成为人们广泛研究的重点。然而,随着顾客规模的不断扩大和个性化需求逐渐增加,基本的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）模型很难符合物流企业的配送要求。因此,本文选取顾客不确定需求为研究对象,以取送货一体化为依托,以便更好地提高配送效率和满足顾客的各种需求,为物流企业在解决取送货一体化动态车辆路径问题方面提供借鉴。论文主要有以下工作:（1）针对动态车辆路径问题和取送货一体化车辆路径问题的国内外研究现状做了总结和分析,并详细说明了研究取送货一体化动态车辆路径问题（Dynamic Vehicle Routing Problem with Integration of Pickup and Delivery,DVRPIPD）的必要性和可行性。分析了动态事件对原始配送路径的影响,并提出动态事件转化策略,很大程度上降低了对动态事件出现时的求解复杂度。（2）构建了带硬时间窗的DVRPIPD问题模型,通过创建装载量实时监控函数可以有效地完成初始配送路线的构造,使用实时服务记录函数能够快速对未服务顾客做出路线调整。（3）针对DVRPIPD问题设计了两阶段求解算法。预优化阶段,结合头脑风暴优化算法全局广度搜索和变邻域搜索算法局部深度搜索的特点,设计了混合变邻域头脑风暴优化算法。算法初期为了能够快速获取较优的个体,采用蚁群算法去构造初始种群。通过使用头脑风暴优化算法的广度搜索能力筛选出待进化个体,再利用变邻域搜索算法中路径内Exchange、Relocate和2-opt,路径间Swap、Shift和2-opt*对路径进行调整,最终能快速找到最优解。动态优化阶段,借助贪婪算法能够快速地寻找到当前情况下最好解的特点,加上动态事件转化策略简化求解问题复杂度的优势,设计了一种贪婪插入优化算法来求解实时路径优化问题。（4）通过中小规模和大规模的Solomon标准数据测试结果对比,验证了混合变邻域头脑风暴优化算法的有效性和稳定性。为了适应DVRPIPD问题,验证本文模型和求解算法,对Solomon数据进行了修改。接着对DVRPIPD问题的参数进行灵敏度分析,最后通过一个大规模的DVRPIPD问题来具体分析本文算法的求解思想,并验证了本文算法能够有效地求解DVRPIPD问题。
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