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摘要:
考虑B2B电商环境下随机需求以及低碳要求对物流配送环节的影响,以配送总成本最小、车队规模最小以及客户时间满意度最大为目标,建立基于低碳与随机需求的多目标模型,针对该模型特点,设计基于Pareto最优的多目标遗传算法.最后以步步高集团云通物流为实际配送优化案例,对上述优化模型及其求解算法的有效性进行验证.研究结果表明:从政府管理的角度,碳税额定为70元/t最优,从物流配送行业的角度,碳税额定为40元/t最优.配送企业的不同优化目标偏好与配送优化决策方案的选择密切相关.本模型可为政府制定合理的碳税政策以及企业制定合理的配送决策提供理论依据.
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文献信息
篇名 基于低碳与随机需求的多目标车辆路径优化
来源期刊 铁道科学与工程学报 学科
关键词 低碳物流 车辆路径 遗传算法 多目标优化
年,卷(期) 2021,(8) 所属期刊栏目 运输? 物流? 工程管理|Transportation ? Logistics ? Engineering Management
研究方向 页码范围 2165-2174
页数 10页 分类号 F275·5
字数 语种 中文
DOI 10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20200883
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研究主题发展历程
节点文献
低碳物流
车辆路径
遗传算法
多目标优化
研究起点
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期刊影响力
铁道科学与工程学报
月刊
1672-7029
43-1423/U
大16开
长沙市韶山南路22号
42-59
1979
chi
出版文献量(篇)
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