【摘 要】
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车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）作为物流研究中最经典的问题之一,其研究场景和算法技术类型在近六十年里逐渐贴近现实、复杂且多样化。需求可拆分的车辆路径问题（Split Delivery Vehicle Routing Problem,SDVRP）是近三十年兴起的新研究分支,属于一种新型的取送货模式,通过拆分取送帮助企业进一步降低运输成本。该类问题从二十世纪90年
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车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）作为物流研究中最经典的问题之一,其研究场景和算法技术类型在近六十年里逐渐贴近现实、复杂且多样化。需求可拆分的车辆路径问题（Split Delivery Vehicle Routing Problem,SDVRP）是近三十年兴起的新研究分支,属于一种新型的取送货模式,通过拆分取送帮助企业进一步降低运输成本。该类问题从二十世纪90年代开始逐渐得到学术和实践领域的关注,但相对VRP问题研究成果来说数量依旧很少,且多集中在求解算法的研究上。基于此,本文从算法求解和收益分配两个角度对SDVRP问题进行研究,主要有以下研究成果和创新点:（1）回顾了需求可拆分车辆路径问题的理论研究成果,包括解的特性、求解算法、求解场景和节约成本大小;并回顾了供应链的收益分配基本方法,作为本文研究的理论和方法依据。（2）针对单一车场、同种车型的纯取（送）货的场景,设计了三阶段聚类算法求解需求可拆分的车辆路径问题的近优解。第一阶段,对客户点进行双层聚类划分小组,基本平衡需求量在可接受范围内;第二阶段,对超载和不满载的小组进行推拉,确定拆分点,使所有小组的需求量都控制在车辆载货量范围内;第三阶段,借助模拟退火算法对小组内的客户点安排路径最短的线路。该算法可以尽量减少拆分次数,同时避免了启发式算法的长耗时问题。（3）创新性地将改进的Shapley值法应用在运输成本节约的分配上,以补偿参与企业在拆分取送过程中的额外贡献。由于拆分带来物流系统内成员企业的隐性成本增加,需要设计一些实施机制保证需求拆分取送的可操作性。本文设计了改进Shapley值法为参与需求拆分车辆路径的成员企业做节约成本分配。考虑了三种利益分配影响因素——合作风险分担、创新资源投入和业务执行力度对传统Shapley值法修正,得到更切合需求可拆分车辆路径问题的收益分配策略。（4）以一汽物流某集散中心的案例做背景,使用三阶段聚类算法研究了需求可拆分模式带来的运输方案变化和节约成本分配的应用效果,对比了和其它算法（K-means聚类精确算法和启发式算法）求解方案的区别,发现本文设计的方案更具实用价值,牺牲较少的运输成本,就能使取货的效率更高、协调难度更低、成员企业参与拆分后的收益值更大。
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