【摘 要】
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为了解决目前物流领域热点问题:物流选址-路径优化问题(Location-Routing Problem,LRP),提出一种以低碳排放量、配送中心选址规划和车辆路径规划为目标的双目标LRP模型。针对
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572438)
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为了解决目前物流领域热点问题:物流选址-路径优化问题(Location-Routing Problem,LRP),提出一种以低碳排放量、配送中心选址规划和车辆路径规划为目标的双目标LRP模型。针对传统启发式算法在解决大规模LRP时的通用性差、效率低的缺点,设计出一种以选择函数法作为选择策略、以基于全局边缘排序的评价指标作为接受策略的超启发算法。通过求解基准测试实例,该算法在解决所提LRP模型时,能准确、高效、智能地设计出调度方案。与传统启发式算法以及性能良好的超启发算法在解的整体质量、单个解收敛效率等方面进行对比,验证了本文方法的可行性和有效性。
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