研究了在B2C电子商务环境下混合带回程取货的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Mixed Backhaul,VRPMB),取货和送货需同时满足车辆容量约束,目标是最小化费用函数。结合B2C电子商务环境下物流配送的特点,在传统的物流配送模式...研究了在B2C电子商务环境下混合带回程取货的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Mixed Backhaul,VRPMB),取货和送货需同时满足车辆容量约束,目标是最小化费用函数。结合B2C电子商务环境下物流配送的特点,在传统的物流配送模式中引入了预售模式的理念,对电商平台订单进行打包配送,达到节省配送成本的目的。建立了VRPMB的数学模型,并采用禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)与K-均值聚类算法(K-means)相结合的混合算法求解该问题。一个高质量的初始解能够帮助禁忌搜索算法在解空间中找到一个最终的高质量解决方案,提升禁忌搜索算法的收敛速度。仿真实验结果与已有文献的结果对比表明该算法可在短时间内取得更好的解决方案,从而验证了模型的合理性与算法的有效性。展开更多
文摘研究了在B2C电子商务环境下混合带回程取货的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Mixed Backhaul,VRPMB),取货和送货需同时满足车辆容量约束,目标是最小化费用函数。结合B2C电子商务环境下物流配送的特点,在传统的物流配送模式中引入了预售模式的理念,对电商平台订单进行打包配送,达到节省配送成本的目的。建立了VRPMB的数学模型,并采用禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)与K-均值聚类算法(K-means)相结合的混合算法求解该问题。一个高质量的初始解能够帮助禁忌搜索算法在解空间中找到一个最终的高质量解决方案,提升禁忌搜索算法的收敛速度。仿真实验结果与已有文献的结果对比表明该算法可在短时间内取得更好的解决方案,从而验证了模型的合理性与算法的有效性。
