文章分析了物流配送中心的配送模式和传统的车辆路径问题,并在前人研究的基础上建立了基于选址和车辆可重复利用的VRPTW组合模型,即配送中心的LRTWP(Location and Routing with Time Window Problem)模型。该模型缩短了配送距离,节省了...文章分析了物流配送中心的配送模式和传统的车辆路径问题,并在前人研究的基础上建立了基于选址和车辆可重复利用的VRPTW组合模型,即配送中心的LRTWP(Location and Routing with Time Window Problem)模型。该模型缩短了配送距离,节省了费用,提高了速度。展开更多
首先分析了物流配送中心的配送模式,在此基础上建立了基于选址和车辆可重复利用的VRPTW组合模型,即配送中心的LRTWP(Location and Routing with Time Window Problem)模型.然后针对该模型引入了改进的粒子群算法和模拟退火算法,通过合...首先分析了物流配送中心的配送模式,在此基础上建立了基于选址和车辆可重复利用的VRPTW组合模型,即配送中心的LRTWP(Location and Routing with Time Window Problem)模型.然后针对该模型引入了改进的粒子群算法和模拟退火算法,通过合理的设置算法中的参数和选择各算子,设计算法程序求解了该模型,最后通过数值实验,表明该混合智能算法在求解LRTWP中的可行性和有效性。展开更多
文摘首先分析了物流配送中心的配送模式,在此基础上建立了基于选址和车辆可重复利用的VRPTW组合模型,即配送中心的LRTWP(Location and Routing with Time Window Problem)模型.然后针对该模型引入了改进的粒子群算法和模拟退火算法,通过合理的设置算法中的参数和选择各算子,设计算法程序求解了该模型,最后通过数值实验,表明该混合智能算法在求解LRTWP中的可行性和有效性。
