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摘要:
在优化模型中将配送任务执行时间及每日调用车辆数量及路径作为决策对象,以车辆的固定费用、行驶费用、未按时完成服务产生的惩罚、存储费用等作为优化目标.在遗传算法中采用自然数编码形式以便于优化车辆数量,采用基于扫描算法的启发式算法构造更好的初始解,引入单亲遗传算子、重启机制及并行禁忌搜索以提高种群质量和深度寻优.经不同规模算例间对比测试,显示基于扫描算法的混合遗传算法具有最佳的优化性能.
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文献信息
篇名 带时限与回程的配送中心运输调度问题研究
来源期刊 工业工程与管理 学科 工学
关键词 送货与回程取货 任务期限 运输调度 遗传算法 并行禁忌搜索
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 理论与方法
研究方向 页码范围 7-12,20
页数 分类号 TP18|TP310
字数 5646字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-5429.2012.01.002
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 陆志强 同济大学机械工程学院 72 356 10.0 15.0
2 侯彬 中国船舶重工集团公司第七一三研究所 5 99 4.0 5.0
3 陈誉文 上海交通大学机械与动力工程学院 2 10 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2020(2)
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研究主题发展历程
节点文献
送货与回程取货
任务期限
运输调度
遗传算法
并行禁忌搜索
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工业工程与管理
双月刊
1007-5429
31-1738/T
大16开
上海市华山路1954号上海交通大学
4-585
1996
chi
出版文献量(篇)
2959
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9
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