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选址-路线安排问题(location-routing problems, LRP)综合考虑了选址-分配问题(location-allocation problems, LAP)和车辆路线安排问题(vehicle routing problems, VRP)。随着集成物流管理系统的理念逐渐深入人心,LRP已经成为当前众多学科的研究热点之一。对LRP进行研究,可以在确定设施的最优数量、位置、容量以及客户分配方案的同时,寻求最优运输计划和路线安排,从而进一步降低配送成本,提高流通效率,使企业更具竞争力,因此具有较大的现实意义。本文选取LRP为研究对象,进行了如下几方面的工作:在系统分析了配送中心选址的基本目标、原则以及影响因素的基础上,考虑到决策过程的不确定性,用区间层次分析法进行配送中心选址。在处理区间数的过程中,引入集对分析(set pair analysis, SPA)同异反的概念,把区间数转化为联系度,提出了基于SPA的区间层次分析法,并在选址中得到应用。在研究静态LRP时,引入车次的概念,允许一辆车通过多个车次服务于多条配送路线,并结合经济订购批量模型(economic order quantity, EOQ),建立了一个从上游工厂到配送中心再到客户的两级多设施LRP模型。考虑到LRP本身是NP难问题,为模型设计了两阶段顺序迭代启发式算法。该算法把LRP有机分解为LAP和VRP两个相关子问题,并分别设计了单亲遗传算法和双种群遗传算法求解LAP模型和VRP模型。在静态LRP的基础上,考虑到规划期内客户需求随时间变化的动态特性,将规划期分成若干个阶段,使动态LRP转化成一个多阶段决策问题。然后利用静态LRP模型及其算法确定每个阶段对应客户需求下的配送中心最优选址方案以及相应的车辆路线安排。最后把各个阶段的最优选址方案作为允许选址方案集合,将多阶段决策问题转化成最短路问题,利用dijkstra算法进行求解,得到一个最优选址策略,使得规划期各个阶段成本和最小。以上研究不仅改善了LRP模型的实际应用效果,而且保证了算法的有效性和可操作性。这些工作进一步充实和完善了配送中心选址的理论和方法,对实际应用具有较好的参考价值。