【摘 要】
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针对当前城市物流配送过程中普遍存在的客户中途取消订单、无故退换货等交易违约问题，引入客户信用度的测度方法。根据客户历史交易违约数据计算客户信用值，并转化求解客户信用度，构建了包含车辆配送成本、租赁成本以及违反时间窗惩罚成本的配送路径优化模型。设计了一种遗传（GA）-禁忌搜索（TS）混合算法进行模型求解，在算法过程中应用精英保留策略进行循环迭代寻优。结合重庆某外卖物流配送网络的实例数据，验证了模型和
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71871035）； 重庆市教委人文社科基金重点项目（20SKGH079）;重庆市教委科学技术重点项目（KJZD-K202000702）； 重庆市研究生导师团队创新项目（JDDSTD2019008）； 重庆市留创项目（2019YBGL054）；
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针对当前城市物流配送过程中普遍存在的客户中途取消订单、无故退换货等交易违约问题，引入客户信用度的测度方法。根据客户历史交易违约数据计算客户信用值，并转化求解客户信用度，构建了包含车辆配送成本、租赁成本以及违反时间窗惩罚成本的配送路径优化模型。设计了一种遗传（GA）-禁忌搜索（TS）混合算法进行模型求解，在算法过程中应用精英保留策略进行循环迭代寻优。结合重庆某外卖物流配送网络的实例数据，验证了模型和算法的有效性和可行性。实验结果给出了不同服务策略下的物流配送调度方案，并进行了基于客户信用度的客户配送服务序列调整比较和敏感度分析。研究表明客户信用等级的合理划分可以有效降低物流配送成本和提高客户服务水平。
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