【摘 要】
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针对离散制造车间内物料配送不及时、配送车辆负载率低、路径成本高等问题,提出带软曲线时间窗的物料配送及余废料回收一体化策略.构建考虑配送车辆、路径长度及违背时间窗惩罚成本的总配送成本最小路径优化模型;基于蚁群算法在该类问题上的不足,提出随机性与确定性相结合的路径搜索策略,将遗传算法和二元素优化算法引入蚂蚁寻优过程,以丰富蚂蚁的种群多样性及加快蚂蚁的寻优速度,提高求解质量.实例结果表明,相比于基本蚁群算法,改进蚁群算法在路径成本、惩罚成本及车辆指派成本上都有显著优化,验证了算法的可行性与有效性.
【机 构】
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安徽工业大学管理科学与工程学院,安徽马鞍山243032
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针对离散制造车间内物料配送不及时、配送车辆负载率低、路径成本高等问题,提出带软曲线时间窗的物料配送及余废料回收一体化策略.构建考虑配送车辆、路径长度及违背时间窗惩罚成本的总配送成本最小路径优化模型;基于蚁群算法在该类问题上的不足,提出随机性与确定性相结合的路径搜索策略,将遗传算法和二元素优化算法引入蚂蚁寻优过程,以丰富蚂蚁的种群多样性及加快蚂蚁的寻优速度,提高求解质量.实例结果表明,相比于基本蚁群算法,改进蚁群算法在路径成本、惩罚成本及车辆指派成本上都有显著优化,验证了算法的可行性与有效性.
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