【摘 要】
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本文以深圳市某快时尚女鞋企业所面临的营业网点缺货调配问题为背景进行优化研究。在对企业深入调研的基础上,根据企业面临的现实问题以及实际需求,整合出库存量有限的货品分配与车辆路径问题,设计出合理且符合实际的调配方案,方案将包含每辆车的配送路径和访问每个门店的具体时间,以及在每个门店每种货品的取货或送货数量。本文将从以下几个方面展开:（1）将本文所研究的车辆配送问题简化为带时间窗的车辆路径问题,建立VR
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本文以深圳市某快时尚女鞋企业所面临的营业网点缺货调配问题为背景进行优化研究。在对企业深入调研的基础上,根据企业面临的现实问题以及实际需求,整合出库存量有限的货品分配与车辆路径问题,设计出合理且符合实际的调配方案,方案将包含每辆车的配送路径和访问每个门店的具体时间,以及在每个门店每种货品的取货或送货数量。本文将从以下几个方面展开:（1）将本文所研究的车辆配送问题简化为带时间窗的车辆路径问题,建立VRPTW问题整数规划模型并设计用于求解大规模问题的多目标变邻域搜索算法,采用Solomon标准算例验证模型和算法的有效性,为后续章节的展开打下基础。（2）基于快时尚女鞋企业缺货与调配作业特性,将该优化问题归纳为库存量有限的货品分配与车辆路径问题（Commodities Allocation with Limited Inventory and Vehicle Routing Problem,CALIVRP）,并提供了两种解决方案。一种是先以最大化销售利润为目标进行货品分配,再以最小化成本为目标进行车辆配送路径规划的分解方案;另一种是将货品分配与车辆路径规划同时进行考虑的联合方案。分别为两种方案建立了整数规划模型并分析了两种方案各自的优势。最后基于企业运营数据生成了用于测试的算例,并借助数学优化器验证了两种方案模型。（3）针对上述两种求解方案均无法依靠数学优化器求解较大规模算例的情况,对本文所提出的多目标变邻域搜索算法进行了适应性改进,基于实例数据验证了算法的求解性能,所提出的改进多目标变邻域搜索算法较数学模型有明显的优势。对比了两种方案下的改进多目标变邻域搜索算法计算结果,阐明了两种算法各自的优势。最后分析并说明了两种改进算法的优劣势和应用场景,以便更好地发挥算法的性能并提高实际问题的求解效率。
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