摘要：建立了同时送取货的随机旅行时间车辆路径问题(STT-VRPSPD)的机会约束规划模型,构建了分散搜索算法求解策略.分散搜索算法中,针对STT-VRPSPD问题的复杂特性,构造了解的改进策略、组合策略,并采用改进的节约算法构造分散搜索算法初始解,从而使文中设计的分散搜索算法更加适应STT-VRPSPD问题特有的负载波动性.仿真实验中,首先对分散搜索算法的参数设置进行分析,确定了最优参数组合;然后基于经典的Dethloff算例数据,构造了STT-VRPSPD的测试算例,并对分散搜索算法和遗传算法进行了对比分析,结果表明,分散搜索算法对于STT-VRPSPD的求解质量优于遗传算法.

摘要：针对客户需求变动对VRPSDP方案造成的干扰问题,通过干扰辨识和在配送成本和服务时间方面的扰动度量,以干扰事件对原方案造成的广义总费用偏离最小为目标建立VRPSDP干扰管理模型,设计基于禁忌搜索的求解算法.算例结果显示,本文干扰管理方案显著优于新派车辆和全局重调度方案,表明该方案不仅能为物流配送企业节省资金,而且能够较好地减少对客户服务时间的偏离,保持客户的满意度.