【摘 要】
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突发性事件中应急物资调度方案最优化问题是典型的车辆路径规划（VRP）问题。对于大规模的VRP问题求解,经典的启发式算法易陷入局部最优,难以得到高质量的调度方案。针对这一问题
【机 构】
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西安理工大学陕西省西北旱区生态水利工程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.51109175);国家“863”计划(No.2006AA01A126);中国博士后科学基金(No.20110490170);陕西省工业攻关计划(No.2012K06-20)
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突发性事件中应急物资调度方案最优化问题是典型的车辆路径规划（VRP）问题。对于大规模的VRP问题求解,经典的启发式算法易陷入局部最优,难以得到高质量的调度方案。针对这一问题,提出了一种基于K均值聚类和LK算法的调度方法。该方法采用K均值聚类方法将需求节点分成n个子集合,对聚类结果进行修正后分配给n辆运输车辆,采用LK算法对每辆运输车辆的运输路径进行优化。仿真实验结果表明,方法获得了较好的调度方案,而且单个运输车辆服务的需求节点个数越多,方法的优势越明显。
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