【摘 要】
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电子商务环境下的协同配送具有客户位置分散、订单多、批量小和重复线路多的特点，传统的线路优化方法都在不同程度上遇到各种问题，难以有效。因此，针对电子商务环境下的配送特殊
【机 构】
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哈尔滨工业大学管理学院,黑龙江大学信息管理学院
【基金项目】
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黑龙江省科技公关计划(the Key Technologies R&D Program of Heilongjiang Province , China under Grant No.GB05D202- 3);西部交通科技项目(No.200439800063)
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电子商务环境下的协同配送具有客户位置分散、订单多、批量小和重复线路多的特点，传统的线路优化方法都在不同程度上遇到各种问题，难以有效。因此，针对电子商务环境下的配送特殊性，采用改进两阶段算法进行求解：第一阶段用K—means聚类法将客户群分成若干区域，在每个区域又用扫描算法分解成若干符合约束条件的小规模子集；第二个阶段对各个分组内的客户点。就是一个个单独的TSP模型的线路优化问题，采用改进遗传算法进行优化求解。最后，结合具体实例，实验证明该改进算法的有效性。
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