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摘要:
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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文献信息
篇名 面向电子商务的协同配送路线优化研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 电子商务 协同配送 车辆路线问题 K-means聚类 改进遗传算法
年,卷(期) 2007,(8) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 184-186,196
页数 4页 分类号 TP29
字数 4243字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.08.058
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李一军 哈尔滨工业大学管理学院 206 5614 39.0 67.0
2 王晓博 哈尔滨工业大学管理学院 28 525 13.0 22.0
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研究主题发展历程
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电子商务
协同配送
车辆路线问题
K-means聚类
改进遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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