最后一公里配送路径优化研究

被引：4

作者：

章雪岩

桂欣

郑巧然

机构：

[1] 西南交通大学交通运输与物流学院

来源：

物流技术 | 2017年 / 36卷 / 06期

关键词：

最后一公里; 配送路径; 路径优化; 遗传算法; 线上到线下;

D O I：

暂无

中图分类号：

F224.0 [数量经济学]; F252.1 [物资流通体制]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

020209 ; 1201 ; 1202 ; 020205 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

根据最后一公里配送的业务特点,对最后一公里配送路径优化问题进行了研究,建立了适合启发式算法求解的配送优化模型,并结合遗传算法的思想设计了算法。从模拟仿真的角度证明该方法对求解最后一公里配送的优化问题具有简单可行、计算效率高、并行能力强、自动学习的特点。

引用

页码：116 / 121

页数：6

共 9 条

[1]

自适应遗传算法的改进与研究.[D].李欣.南京信息工程大学.2008, 09

[2]

物流配送环节中车辆路径问题（VRP）的研究.[D].史玉敏.山东师范大学.2007, 04

[3] “互联网+”背景下电商物流“最后一公里”配送模式优化研究 [J].

詹斌 ;

谷孜琪 ;

李阳 .

物流技术, 2016, 35 (01) :1-4+11

[4] 我国电商物流最后一公里配送问题研究 [J].

杨岩 .

物流工程与管理, 2014, 36 (10) :90-91

[5] 电子商务最后一公里配送的收货模式研究 [J].

黄验然 ;

吴光先 .

嘉应学院学报, 2014, 32 (04) :37-41

[6] 求解大规模CVRP问题的快速贪婪算法 [J].

饶卫振 ;

金淳 .

管理工程学报, 2014, 28 (02) :45-54

[7] 遗传算法编码方案比较 [J].

张超群 ;

郑建国 ;

钱洁 .

计算机应用研究, 2011, 28 (03) :819-822

[8] 物流配送问题中VRP的数学模型及其求解算法 [J].

贾楠 ;

吕永波 ;

付蓬勃 ;

任远 .

物流技术, 2007, (04) :54-56

[9] 遗传算法中适应度函数的研究 [J].

刘英 .

兰州工业高等专科学校学报, 2006, (03) :1-4

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