【摘 要】
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重大突发事件如新冠疫情、地质灾害等的爆发对我国应急物流的及时响应性与运转稳定性提出严峻挑战与要求。针对重大突发事件下应急物流配送时效性不足、系统总成本过高等问题,以车辆配送走行成本、时间成本、早到/迟到惩罚成本和出车固定成本最小化为目标,考虑各需求点收货软时间窗、车辆额定载重量、容积、车辆单次配送最大行驶里程等约束条件,构建面向重大突发事件的应急物流车辆路径优化模型;引入收敛速度改进策略、粒子搜索改进策略、精英保留改进策略,设计了一种适于求解全局优化问题的改进粒子群优化算法。仿真结果表明,利用改进的粒子群
【机 构】
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中南林业科技大学物流与交通学院,澳门科技大学商学院决策科学系
【基金项目】
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湖南省哲学社会科学基金项目(18YBQ139),湖南省教育厅优秀青年项目(20B597)。
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重大突发事件如新冠疫情、地质灾害等的爆发对我国应急物流的及时响应性与运转稳定性提出严峻挑战与要求。针对重大突发事件下应急物流配送时效性不足、系统总成本过高等问题,以车辆配送走行成本、时间成本、早到/迟到惩罚成本和出车固定成本最小化为目标,考虑各需求点收货软时间窗、车辆额定载重量、容积、车辆单次配送最大行驶里程等约束条件,构建面向重大突发事件的应急物流车辆路径优化模型;引入收敛速度改进策略、粒子搜索改进策略、精英保留改进策略,设计了一种适于求解全局优化问题的改进粒子群优化算法。仿真结果表明,利用改进的粒子群
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