【摘 要】
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提出一种针对软时间窗下连锁便利店配送路径规划的带时间窗口的多染色体遗传算法。为解决单车场多车型带密集半软时间窗问题,讨论解决方案预防其陷入局部最优解。对于上述配
【基金项目】
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国家自然科学基金(61702018),北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划青年拔尖人才培育计划项目(CIT&TCD201804029),北京工商大学教育教学改革研究项目(JG205224),北京工商大学研究生教育教学改革研究项目(2020YJG35)
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提出一种针对软时间窗下连锁便利店配送路径规划的带时间窗口的多染色体遗传算法。为解决单车场多车型带密集半软时间窗问题,讨论解决方案预防其陷入局部最优解。对于上述配送路径问题,提出多染色体改进遗传算法在减少车辆运输成本、惩罚成本的目标下进行最优路径求解,并为连锁便利店的路径规划案例提出车辆与路径选择的优化方案,最后将该算法与传统遗传算法进行实验对比分析。实验结果表明,本文算法在密集半软时间窗下,相比传统遗传算法明显减少了总配送成本,从而验证了本文算法的有效性。
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