【摘 要】
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该文在详细分析了现有各种VRP算法的基础上,选择列生成方法为突破口,针对有时间窗、容量限制和前导限制的一类典型VRP模型,提出了一套基于列生成法的启发式算法.该算法运用不
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该文在详细分析了现有各种VRP算法的基础上,选择列生成方法为突破口,针对有时间窗、容量限制和前导限制的一类典型VRP模型,提出了一套基于列生成法的启发式算法.该算法运用不完全优化的思想,分别在传统的列生成方法的三个主要环节(子问题优化、主问题优化和分枝定界)中引入启发式算法,从而有效的降低求解的时间.从实验结果来看,该算法在提高计算效率的同时,比较好的保证了计算的精度,同时也充分考虑了实际应用的需求,便有机器运算,全球调整和维护,因此基于列生成法的启发式算法在VRP的决策支持系统中将有很好的应用前景.最后,文章还进一步讨论了该算法在决策支持系统中应用的概念模型并就未来的研究方向作出了展望.
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