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石油石化产业是我国的经济支柱,关系到我国经济发展与民生。近年来,随着国际竞争的加剧,我国成品油企业面临着严重的发展危机。成品油配送的物流成本是制约成品油企业发展的瓶颈。因此,如何降低成品油配送成本,扩展成品油企业的发展空间,已成为学者和企业关注的焦点。本文从成品油企业独立配送与共同配送的角度出发,对成品油二次物流配送的车辆调度问题进行了研究。首先,假设某区域内所有成品油企业进行独立配送,从单个企业的角度出发,研究了独立配送下综合成本最小的成品油二次物流配送车辆调度问题。现有车辆调度模型不能反映或者全面反映成品油企业车辆调度的实际成本。针对该问题,区别于路径最短模型(Minimum-Travelling-Distance,MTD)和总成本(包括车辆固定使用成本和油耗成本)最小模型(Minimum-Total-Cost,MTC),从成品油企业配送的实际情况出发,建立了包括车辆折旧成本、固定使用成本、油耗成本、司机工资和轮胎消耗成本的综合成本最小模型(Minimum-Comprehensive-Cost,M CC),并提出一种新的混合遗传算法用于模型的求解。算例分析表明,与MTD模型和MTC模型相比,MCC模型能够成品油企业带来更大的成本节约。进一步的算例仿真表明,所提混合遗传算法具有良好的求解性能。然后,假设某区域内所有成品油企业进行共同配送,研究了共同配送下综合成本最小的半开放式成品油二次物流配送车辆调度问题。在成品油企业独立配送的情况下,成品油企业之间的配送线路必然存在交叉,造成了迂回运输等问题,导致了该区域内总体配送成本居高不下。然而,现有文献缺乏对成品油二次物流配送领域中共同配送问题的定量研究,不能适应成品油配送的发展需求。针对该问题,建立了成品油企业共同配送下的半开放式车辆调度模型,并设计了混合云自适应遗传算法求解模型。在该模型中,成品油企业之间进行共同配送,且油罐车完成配送任务后不需要返回原始配送中心,就近选择配送中心停靠即可。对成品油企业独立配送、传统共同配送和半开放式共同配送模型的仿真分析表明,半开放式共同配送模型能够降低整个区域内的总体配送成本。算法仿真测试则证明了混合云自适应遗传算法的有效性。最后,对全文进行了总结,讨论了值得进一步研究的问题。