变动补偿的多模糊选址-路径机会约束模型及算法

发布时间：2017-10-06 18:25

  本文关键词：变动补偿的多模糊选址-路径机会约束模型及算法

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【摘要】：针对同时具有模糊需求和模糊旅行时间,且有车辆容量、配送中心容量和时间窗约束的选址-路径问题,基于预优化和实时调整的两阶段策略,引入变动成本的概念,建立变动补偿的机会约束预优化模型.在实时调整阶段,考虑多模糊参数的联合影响,定义变动成本为因车辆剩余容量不足返回配送中心卸载的额外配送成本和因车辆实际到达时间超出客户时间窗的时间惩罚成本总和.鉴于多模糊参数影响的时间窗可信度计算复杂,且已将时间惩罚成本作为变动成本的一部分修正目标函数,去掉时间窗机会约束,设计一阶段模拟退火算法求解,贪婪聚类构建初始解,随机模拟法估算变动成本.测试算例验证了模型和算法的有效性.得出,该模型可弱化偏好值的影响,生成实时调整变动幅度小且整体最优的预优化方案,提高对不确定环境的风险抵抗力,且求解简单;该算法是求解此类问题的较好算法;研究成果为多模糊选址-路径问题提供新的求解思路.
【作者单位】： 大连海事大学交通运输管理学院;
【关键词】： 选址-路径问题 两阶段策略 机会约束模型 变动补偿 模拟退火算法
【基金】：国家自然科学基金(70801007,61473053) 辽宁省科学技术计划项目(2012401005) 辽宁省教育厅科学技术研究一般项目(L2014196) 大连市科学技术计划项目(2008D12ZC105)~~
【分类号】：TP301.6
【正文快照】： i引言设施选址-分配(location allocation problem,LAP)和路径优化(vehicle routing problem,VRP)是供应链管理和物流系统规划设计中的两大难题,被广泛关注LAP—般认为配送中心到客户的运输路线呈放射线状,忽视了车辆巡回访问特性,可能导致后续配送成本偏高VRP虽考虑了车辆的

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本文编号：984311