【摘 要】
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于1959年首次提出的车辆路径问题(VRP)是现代管理科学的一个重要研究课题,选取恰当的行车路线,可以加快对客户需求的响应速度,提高服务质量,增强客户对物流环节的满意度,降低
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于1959年首次提出的车辆路径问题(VRP)是现代管理科学的一个重要研究课题,选取恰当的行车路线,可以加快对客户需求的响应速度,提高服务质量,增强客户对物流环节的满意度,降低服务商运作成本。车辆路径问题在运输系统、物流配送系统、快递收发系统中都已得到广泛应用。为解决车辆路径问题中原始"K-MEANS"算法均衡性问题,本文改进了该算法,将车辆限载作为权重加入到聚类划分中,模仿物理学中的万有引力定律,利用每个聚类中心对周围点的“类引力”大小进行聚类,将样本点划分到“类引力”最大的聚类中,从而有效地解决了均衡的不可控问题。在以上得到均衡聚类的基础上,本文再利用蚁群优化(ACO)对各聚类求最优路径。
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