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针对成品油二次配送库存-路径问题(inventory routing problem, IRP),考虑了随机需求、多车型多隔舱等因素,以车辆配送成本、违反时间窗等惩罚成本之和最小化为目标,建立了混合整数规划模型。设计了求解模型的两阶段启发式算法,第一阶段根据各加油站的期初库存量、销量的概率分布等确定补货量和时间窗;第二阶段利用遗传算法和C-W节约算法确定配送车辆和配送路径。通过模拟计算并与单阶段算法和Gurobi直接求解模型的结果进行对比,验证了两阶段算法的有效性。结果显示利用本文方法确定成品油二次配送计划,在避免加油站缺货的同时,有效降低了车辆的配送成本。 相似文献
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基于供应商管理库存(VMI)模式制定科学的产品配送决策,可以合理优化库存水平、有效提高物流运输效率。本文针对VMI模式下的配送路径优化问题开展研究,考虑客户的产品消耗率和服务时间窗等因素,以总配送成本最小为目标,建立混合整数规划模型,并设计了贪婪算法;首先利用Gurobi求解器对小规模算例进行求解,分析VMI模式的优越性,结果表明,基于VMI模式的配送路径规划方案可以有效减少库存水平,降低总配送成本;然后利用中等规模算例分析贪婪算法的求解效果,结果显示,对于40个点的中等规模算例,求解器在240分钟内无法得到最优解,而贪婪算法可以在0.2秒之内得到近似最优解。 相似文献
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