【摘 要】
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为解决共享快递盒配送与回收分离的模式所带来的成本高昂、快递员工作量大且分配不均的问题,本文构建了带时间窗的、配送量与回收量不确定的、同时配送与回收的多目标路径优
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院,综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目(17BGL085),成都市科技项目(2019-RK00-00105-ZF)
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为解决共享快递盒配送与回收分离的模式所带来的成本高昂、快递员工作量大且分配不均的问题,本文构建了带时间窗的、配送量与回收量不确定的、同时配送与回收的多目标路径优化模型,并设计改进的蚁群算法进行算例求解。算例结果表明,同时配送与回收的总成本较分离模式下降45.9%,且在保证快递员合理工作量的前提下,尽量选择较大载重量的汽车与较小的单位惩罚成本,可以有效降低网络运行的总成本,验证了模型和算法的有效性和可行性。
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