【摘 要】
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整合逆向物流的协同配送面临着客户需求随机并发、行驶路径开环多变等不确定性挑战,这给配送路径动态规划和方案柔性制定带来了更严苛的要求.为此,使用“时间片”划分方式,将动态配送问题转化为一系列静态优化问题,提出了整合逆向物流的协同配送动态路径优化两阶段求解策略.首先,通过考虑车载量以及时间窗等软硬约束条件,构建以总物流成本最小和客户满意度最大的多配送中心协同配送初始-实时动态路径规划模型.其次,设计带有非支配排序与精英策略的多目标免疫遗传算法MOIGA对模型进行求解.最后,研究结果表明客户满意度与物流运营成本
【机 构】
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中国石油大学(华东)经济管理学院,青岛266580
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整合逆向物流的协同配送面临着客户需求随机并发、行驶路径开环多变等不确定性挑战,这给配送路径动态规划和方案柔性制定带来了更严苛的要求.为此,使用“时间片”划分方式,将动态配送问题转化为一系列静态优化问题,提出了整合逆向物流的协同配送动态路径优化两阶段求解策略.首先,通过考虑车载量以及时间窗等软硬约束条件,构建以总物流成本最小和客户满意度最大的多配送中心协同配送初始-实时动态路径规划模型.其次,设计带有非支配排序与精英策略的多目标免疫遗传算法MOIGA对模型进行求解.最后,研究结果表明客户满意度与物流运营成本之间呈现悖反关系,高配送成本会带来高客户满意度,在相同成本支出情况下,MOIGA算法产生的规划方案客户满意度优于NSGA-Ⅱ、MOIA,这也验证了模型的有效性以及方法优越性.
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