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题名基于改进蚁群算法的外卖配送路径规划研究
被引量：1
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作者
唐传茵
章明理
李静红
苑莹
卫美荣
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机构
东北大学机械工程与自动化学院
上海电机学院机械学院
浙江理工大学机械工程学院
东北大学工商管理学院
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出处
《南京信息工程大学学报》
CAS
北大核心
2024年第2期145-154,共10页
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基金
中央高校基本科研业务费战略新兴资助项目(N2103028)。
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文摘
从外卖配送员角度出发提出一种改进蚁群算法(Improved Ant Colony Optimization,IACO),在此基础上进行外卖配送路径规划研究.首先通过蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)求解得到初始规划路径,然后通过大规模邻域搜索算法(Large Neighborhood Search,LNS)优化初始规划路径,通过将ACO和LNS算法结合,提高求解质量.为了验证方法的有效性,对外卖配送过程进行仿真,并且选用不同订单数量场景进行对照分析.根据最优配送方案路线图和目标罚函数的最优值可以得出,IACO算法是有效的,且可以提高外卖配送员外卖配送的效率.IACO算法不但能够提升配送的智能化水平,还从外卖配送员的角度提出一种更为人性化的配送方法,支持网络互联外卖平台派送系统的可持续化发展.
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关键词
改进蚁群算法
大规模邻域搜索算法
外卖配送
配送方案
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Keywords
improved ant colony optimization(IACO)
large neighborhood search(lns)
takeout delivery
distribution schemes
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分类号
F252
[经济管理—国民经济]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名考虑新冠疫情扩散规律的医疗物资动态配送优化
被引量：3
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作者
蒋阳升
韩佳哲
朱娟秀
胡路
罗然
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机构
西南交通大学交通运输与物流学院
西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室
西华大学管理学院
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出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1579-1587,共9页
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基金
四川省科学技术厅应用基础研究项目(2021YJ0066)。
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文摘
为了满足新冠疫情防控的应急性需要,基于传染病扩散模型提出了一种物资配送方案周期滚动优化模型。该模型结合医疗物资外源补给和点对点运输的特点,考虑疫区医疗物资数量和物资配送时间对新冠疫情扩散的影响,以最小化感染人数和使用车辆数为目标,联合决策配送中心物资补给数量、疫区物资配送时间及配送量。根据所提出的多目标模型的特征,提出了两阶段优化方法,分别采用同步扰动随机逼近算法与大规模邻域搜索算法对模型进行求解,并结合具体算例将所提方法与其他配送策略进行了比较分析。结果表明,相较于其他策略,所提优化模型可有效减少13.9%~40.0%的感染病例和17.6%~30.0%的调度车辆,优化后的周期滚动决策方法,在节省人力物力的同时,有效避免了配送中心出现“爆仓”现象,为后续研究和实践提供参考。
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关键词
公共安全
传染病扩散
医疗物资调配
多目标优化
同步扰动随机逼近算法
大规模邻域搜索算法
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Keywords
public safety
spread of infectious diseases
medical supplies-deployment
multi-objective optimization
Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)
large-scale neighborhood search(lns)
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分类号
X43
[环境科学与工程—灾害防治]
R181
[医药卫生—流行病学]
U492.3
[医药卫生—公共卫生与预防医学]
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