【摘 要】
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随着社会经济的持续繁荣,人们工作生活节奏不断加快,配送服务越来越受到年轻人的青睐,无人配送这一新型领域也顺应潮流不断发展,相关配送企业致力于改善配送过程中的时间损耗及准时性问题.为此引入带软时间窗的顾客满意度惩罚函数,综合考虑无人配送车载容量约束、续航里程约束及服务范围约束,以全局时间成本最小及顾客满意度最高建立多目标规划模型.此外,设计了遗传禁忌混合算法,利用禁忌搜索算法的局部开发能力与变异算子相结合,减少遗传算法过早收敛问题.最后,以北京顺义地区已投入使用的无人配送车为例,验证了该方法可以以更高的效率
【机 构】
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兰州交通大学 交通运输学院,兰州 730070
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随着社会经济的持续繁荣,人们工作生活节奏不断加快,配送服务越来越受到年轻人的青睐,无人配送这一新型领域也顺应潮流不断发展,相关配送企业致力于改善配送过程中的时间损耗及准时性问题.为此引入带软时间窗的顾客满意度惩罚函数,综合考虑无人配送车载容量约束、续航里程约束及服务范围约束,以全局时间成本最小及顾客满意度最高建立多目标规划模型.此外,设计了遗传禁忌混合算法,利用禁忌搜索算法的局部开发能力与变异算子相结合,减少遗传算法过早收敛问题.最后,以北京顺义地区已投入使用的无人配送车为例,验证了该方法可以以更高的效率提高全局最优解的获得几率,同时为疫情防控及特殊天气的配送任务起到积极的作用.
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