【摘 要】
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针对多中心共同配送网络优化研究在车辆共享和合作联盟构建方面存在的不足,提出基于车辆共享的多中心共同配送联盟优化策略。首先,建立了多周期物流运营成本最小化和车辆使用数最小化的双目标优化模型。其次,设计了考虑客户空间地理位置和服务时间窗的K-means时空聚类算法,进而提出一种Clarke-Wright-带精英策略的快速非支配排序遗传算法混合算法,该混合算法设计了算法间的选择性赋予机制,增强了算法的全局和局部寻优能力,并与多目标遗传算法和多目标粒子群算法进行比较分析,进一步验证了模型和算法的有效性。然后,应用
【基金项目】
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重庆市社科规划资助项目(2019YBGL054),国家自然科学基金资助项目(71871035),教育部人文社科资助项目(18YJC630189),重庆市教委科学技术重点资助项目(KJZD-K202000702),重庆市教委人文社科基金重点资助项目(20SKGH079),重庆市留学创新资助项目(cx2018111)。
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针对多中心共同配送网络优化研究在车辆共享和合作联盟构建方面存在的不足,提出基于车辆共享的多中心共同配送联盟优化策略。首先,建立了多周期物流运营成本最小化和车辆使用数最小化的双目标优化模型。其次,设计了考虑客户空间地理位置和服务时间窗的K-means时空聚类算法,进而提出一种Clarke-Wright-带精英策略的快速非支配排序遗传算法混合算法,该混合算法设计了算法间的选择性赋予机制,增强了算法的全局和局部寻优能力,并与多目标遗传算法和多目标粒子群算法进行比较分析,进一步验证了模型和算法的有效性。然后,应用
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