原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
为明确需求预测方向和减少预测偏差,提出了一种考虑动态客户需求的物资配送问题求解方法.依据客户历史需求,以泊松分布模拟需求变化情况,建立需求预测模型,得到客户初始预测需求,并在此基础上建立了需求不确定的物资配送模型.为求解该模型,设计了一种预测需求可调节的遗传算法.在遗传算法局部搜索阶段,提出了需求调节算子.该算子以一定概率对客户初始预测需求进行调节,以符合泊松分布的需求变化量减少预测需求,同时对车辆间的顾客进行调整,顾客以调节后的预测需求挑选最小需求客户,移动该客户至其他最低载货车辆中并调整该车辆服务的顾客顺序,整个调节过程以最低配送成本为标准,保留最优配送路径.从标准车辆路径问题测试数据库中挑选10个典型样例进行测试,结果表明,与经典的最近邻算法和遗传算法对比,所提算法在所有算例中均取得了总成本最小值,在90%的算例中取得了运输成本最小值,在70%的算例中取得了车辆成本最小值.
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文献信息
篇名 考虑动态客户需求的物资配送问题求解方法
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 动态客户需求 车辆路径问题 遗传算法 需求调节算子
年,卷(期) 2020,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 124-131
页数 8页 分类号 TP301
字数 语种 中文
DOI 10.7652/xjtuxb202008016
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 张玉州 安庆师范大学计算机与信息学院 26 100 7.0 9.0
2 张子为 安庆师范大学计算机与信息学院 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
动态客户需求
车辆路径问题
遗传算法
需求调节算子
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
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
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