【摘 要】
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针对多中心共同配送与收集网络中物流合作联盟构建和收益分配机制设计方面存在的不足,提出了多中心共同配送与收集网络联盟优化策略.首先,建立了网络运营总成本最小和配送与收集车辆使用数量最少的双目标优化模型.其次,提出了结合k-means聚类算法和Im-NSGA-Ⅱ算法的混合启发式算法求解模型,该混合算法通过引入贪婪求解思想和精英保留策略,提高了算法的全局收敛性能和局部寻优能力,并与NSGA-Ⅱ和MOGA算法进行对比分析,验证了所提算法的有效性.然后,运用最小费用剩余节约方法(MCRS)研究多中心共同配送与收集网
【机 构】
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重庆交通大学经济与管理学院,重庆400074
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针对多中心共同配送与收集网络中物流合作联盟构建和收益分配机制设计方面存在的不足,提出了多中心共同配送与收集网络联盟优化策略.首先,建立了网络运营总成本最小和配送与收集车辆使用数量最少的双目标优化模型.其次,提出了结合k-means聚类算法和Im-NSGA-Ⅱ算法的混合启发式算法求解模型,该混合算法通过引入贪婪求解思想和精英保留策略,提高了算法的全局收敛性能和局部寻优能力,并与NSGA-Ⅱ和MOGA算法进行对比分析,验证了所提算法的有效性.然后,运用最小费用剩余节约方法(MCRS)研究多中心共同配送与收集网络联盟的收益分配问题,并讨论合作联盟序列选择和联盟稳定性.最后,通过实例对提出的优化模型和算法进行验证.结果 表明,该方法能够优化多中心共同配送与收集网络资源配置,降低网络运营成本,为多级共同配送与收集网络优化提供参考和方法借鉴,并为可持续的城市物流网络规划和共享物流合作联盟构建提供决策支持.
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