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基于遗传算法的3L-CVRP优化问题研究: 收藏
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引用; 《交通信息与安全》2018年第5期36卷 124-131页; 作者：崔会芬许佳瑜杨京帅胡大伟朱鸿国长安大学汽车学院西安710064 广东省道路运输事务中心广州510101; 为提高物流配送效率,降低配送成本,探讨了三维装箱约束下的车辆路径优化问题。在装箱问题与车辆路径优化问题研究现状的基础上,将三维装箱与车辆路径优化进行整合,考虑客户需求、货物装载顺序、车辆尺寸、车辆重心等约束,建立以路径最...; 为提高物流配送效率,降低配送成本,探讨了三维装箱约束下的车辆路径优化问题。在装箱问题与车辆路径优化问题研究现状的基础上,将三维装箱与车辆路径优化进行整合,考虑客户需求、货物装载顺序、车辆尺寸、车辆重心等约束,建立以路径最短、车辆装载容积利用率和载重率最大的多目标组合优化模型,引入权重系数体现决策者偏好并归一化目标函数。设计适用的染色体编码规则,确定遗传操作中选择、交叉、变异方法,选取目标函数为适应度函数,引入最优个体保存策略防止算法的过早收敛,提高算法的准确性,通过Matlab编程实现该优化模型的求解。案例数值试验表明,该模型与算法能够实现装箱与车辆路径的组合优化,算法运行时间为17s左右,相较于引导式局部搜索遗传算法减少了5s,车辆总行驶里程缩短了7km。; 来源：详细信息评论

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