【摘 要】
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现有的多停靠点物流路径规划方法未考虑配送中心的位置,无法合理调整停靠点,导致规划不合理,配送效率低的问题。提出一种基于混合算法的多停靠点物流路径规划方法。先对多停靠点物流路劲规划问题展开描述,计算停靠点间的配送用时和停靠时间,构建路径规划数学模型。采用改进蚁群算法求解所选路径的选取概率,物流配送中心选取,结合改进可见度找到配送中心,依据2opt算法原理调整停靠点,利用遗传聚类算法对停靠点类别进行聚
【基金项目】
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江西省人文社会科学项目研究(2017年度)(GL17237)。
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现有的多停靠点物流路径规划方法未考虑配送中心的位置,无法合理调整停靠点,导致规划不合理,配送效率低的问题。提出一种基于混合算法的多停靠点物流路径规划方法。先对多停靠点物流路劲规划问题展开描述,计算停靠点间的配送用时和停靠时间,构建路径规划数学模型。采用改进蚁群算法求解所选路径的选取概率,物流配送中心选取,结合改进可见度找到配送中心,依据2opt算法原理调整停靠点,利用遗传聚类算法对停靠点类别进行聚类,得到聚类编码的适应度,结合路径规划数学模型,判定出最佳路径。仿真结果表明,所提方法的配送效率最高,规
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