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基于需求预测的两级动态配送路径优化研究
文献摘要：
针对传统响应式配送难以应对海量动态客户需求的困境,在此提出基于需求预测的两级动态配送路径优化方法.利用历史数据从需求预测、需求聚类和需求配额三个维度,处理电商物流配送过程中的动态需求;建立基于需求预测的单阶段和多阶段两级车辆配送路径优化模型,并针对问题特性利用分支定界算法与CW-禁忌搜索算法生成两个阶段的最优配送路径.最后结合实验案例对模型与算法的有效性进行验证,试验结果表明本文设计方法具有较好的动态场景适应度和客户响应能力.
文献关键词：
历史数据;需求预测与聚类;节约里程算法;禁忌搜索算法;车辆路径问题
中图分类号：
作者姓名：
葛显龙;温鹏哲;薛桂琴
作者机构：
重庆交通大学经济与管理学院,重庆 400074;智能物流网络重点实验室,重庆 400074
文献出处：
引用格式：
[1]葛显龙;温鹏哲;薛桂琴-.基于需求预测的两级动态配送路径优化研究)[J].中国管理科学,2022(08):210-220
A类：
需求预测与聚类
B类：
两级,配送路径优化,响应式,客户需求,历史数据,配额,电商物流,物流配送,动态需求,单阶段,多阶段,车辆配送,路径优化模型,分支定界算法,CW,禁忌搜索算法,实验案例,模型与算法,动态场景,适应度,响应能力,节约里程算法,车辆路径问题
AB值：
0.346883
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