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通过应用贪婪随机自适应搜索算法（GRASP）求解多对一配送系统中的库存与运输整合优化问题（ITIO），解决了在系统中产品种类、供应商数量或车辆运载能力增加时，计算量呈指数性增加而难以得到优化解的难题。首先，运用距离比例启发式算法获得初始解；其次，运用供应商转移指派算法在其邻域寻找最佳解；第三，以上两步的反复迭代获得最优解。通过算例分析验证了GRASP算法在解决ITIO问题时能迅速找到优化解，解的质量随着问题规模的扩大而改善。