【摘 要】
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建立一个组合经常性库存费用、安全库存费用和随机路径费用模型后,首先,设计一种基于Monte-Carlo抽样求解路径期望费用方法。其次,针对解决此问题,使用传统分解协调法（DCM）的协
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建立一个组合经常性库存费用、安全库存费用和随机路径费用模型后,首先,设计一种基于Monte-Carlo抽样求解路径期望费用方法。其次,针对解决此问题,使用传统分解协调法（DCM）的协调参数收敛性差的问题,应用遗传算法（GA）设计了协调参数。此外,对解决子系统随机需求车辆路径问题,为提高交叉熵法的性能,根据分位值改变大小,对用于更新Markov转移矩阵的路径,设计了自适应调整方法。仿真结果验证了该算法的有效性。
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