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题名改进遗传算法下的无水港集货路径优化研究
被引量：4
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作者
彭露
陈淮莉
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机构
上海海事大学物流科学与工程研究院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第14期250-256,共7页
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基金
上海市科学技术委员会重点项目(No.16040501800)。
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文摘
在出口电商企业向内地无水港进行货物集中时,考虑其交通运输过程中遇到的效率低、成本高等问题,提出了一种切实可行的解决办法,即通过车辆共享的形式,既降低了发货商的成本,也使得无水港的管理更加便捷。在对传统的集货运输模式改进后,建立以最小化所有货车总运输路程的数学模型,先使用扫描法对发货点进行分组,后使用改进的遗传算法(IGA)进行路径优化。针对不同数量的发货点以及集货车辆规模,使用IGA对模型求解并与传统遗传算法(GA)以及粒子群算法(PSO)所得结果对比。经MATLAB对小规模实验进行算例分析,得到改进后的车辆需求总数为3辆,配送总成本为5485.67元,与另外两种传统运输方式对比,证明了所述方法的优越性。
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关键词
无水港集货
车辆共享
改进的遗传算法(IGA)
车辆路径优化
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Keywords
dry port collection
vehicle sharing
Improved Genetic Algorithm(IGA)
Capacitated Vehicle Routing Problem(CVRP)
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分类号
TP302
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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