【摘 要】
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在JIT采购模式下,以最小化采购运输总距离和车辆使用数目为双目标,重点研究了运输周期和采购量对路径优化的影响,建立了调度模型,设计了一种基于自适应网格的多目标人工蜂群
【基金项目】
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国家社科基金(17BGL087),河北省创新战略(20180403)。
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在JIT采购模式下,以最小化采购运输总距离和车辆使用数目为双目标,重点研究了运输周期和采购量对路径优化的影响,建立了调度模型,设计了一种基于自适应网格的多目标人工蜂群算法(Grid-based Adaptive MultiObjective Artificial Bee Colony Algorithm,GAMOABC)。算法中,利用网格保存找到的帕累托最优解,对网格内的最优解进行更新和维护,保证解集的多样性并通过位置共享信息,更新网格内引领蜂的位置,从而提高解集的精确性。利用二维矩阵的编码方式表示车辆与
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