【摘 要】
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随着时代的发展和社会的进步,物流已经成为支撑国民经济发展的重要支柱产业,为促进我国经济发展做出了突出贡献。集成物流系统规划作为物流系统的重要组成部分,其研究已成为企业管理的重要环节和物流系统规划研究的新方向。选址、库存和路径规划均是物流系统优化的重要方面,对三者进行集成优化有利于企业实施更加高效的管理和运营,从而实现降低企业成本,提高经济效益的目的。本文研究了传统选址-库存-路径问题中考虑时间窗和
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随着时代的发展和社会的进步,物流已经成为支撑国民经济发展的重要支柱产业,为促进我国经济发展做出了突出贡献。集成物流系统规划作为物流系统的重要组成部分,其研究已成为企业管理的重要环节和物流系统规划研究的新方向。选址、库存和路径规划均是物流系统优化的重要方面,对三者进行集成优化有利于企业实施更加高效的管理和运营,从而实现降低企业成本,提高经济效益的目的。本文研究了传统选址-库存-路径问题中考虑时间窗和碳排放因素（Carbon emission and Time windows Location-Inventory-Routing Problem,CTLIRP）的模型与算法。针对考虑碳排放成本和时间窗惩罚成本的城市车辆配送问题,将选址、库存和路径集成化研究,建立了以经济成本最小化为目标的CTLIRP模型,采用LINGO和改进的差分进化算法（Differential Evolution algorithm,DE）对该问题进行求解,通过实验验证了模型的正确性以及DE算法在求解该问题时的有效性。针对应急物流时间需求紧迫性的特点,在传统的选址-库存-路径问题中考虑救灾点优先级与满意度因素,研究应急背景下的物资调配选址-库存-路径问题（Emergency logistics Location-Inventory-Routing Problem,ELIRP）,即在多个备选集散中心中确定集散中心的位置,以及配送各个救灾医院的车辆行驶路线,并合理地控制集散中心的最佳库存。以应急到达时间评分最高和总成本最小化为目标,构建多目标应急物流ELIRP模型。通过CPLEX软件及DE算法求解单目标模型,最后设计非支配排序遗传算法（Nondominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II）求解双目标模型中、大规模算例,以中规模算例为测试算例,对单目标与多目标模型求解结果进行对比,通过实验结果证明了算法具有良好的稳定性和求解精度。本文针对两类不同情况下的选址-库存-路径问题（Location-Inventory-Routing Problem,LIRP）进行研究,对于减少环境污染、改善生活环境,以及灾害中的精准和快速救援,减少财产损失具有一定的借鉴意义,并为政府进行相应的管理决策提供参考。
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