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突发疫情环境下考虑订单释放时间的零售物流配送路径优化研究
文献摘要：
"新冠肺炎"疫情突发严重危及了人们的生活安全,而物流保障在疫情防控、保民生活、稳定社会方面却起到了重要支撑作用.以保证民生的零售物流配送为背景,本文研究考虑订单释放时间的车辆路径优化问题,以配送完工时间与运输成本的加权之和最小为目标,构建了线性规划模型,并设计了改进的迭代局部搜索求解算法.该算法采用基于多种邻域结构和改进的US算法的局部搜索过程以增强算法的寻优能力,通过引入大路径和最优分割过程获得高质量的初始解和打破机制以增强算法的搜索效率.同时,提出一些性质用于拉格朗日松弛算法,为本文研究问题提供高质量的下界.最后,数值实验部分通过求解标杆算例和文中算例验证了模型和算法的有效性,并对订单释放时间和模型参数进行灵敏度分析,结果表明本文模型和算法能够为零售物流配送的效率提升和成本控制提供有效的决策支持.
文献关键词：
突发疫情;零售物流;订单释放时间;路径优化
中图分类号：
作者姓名：
李文莉;李昆鹏;田倩南;李雪松
作者机构：
武汉纺织大学管理学院,湖北武汉 430200;华中科技大学管理学院,湖北武汉 430074;湖北经济学院湖北物流发展研究中心,湖北武汉 430205;北京物资学院信息学院,北京 101149
文献出处：
引用格式：
[1]李文莉;李昆鹏;田倩南;李雪松-.突发疫情环境下考虑订单释放时间的零售物流配送路径优化研究)[J].中国管理科学,2022(09):195-205
A类：
订单释放时间
B类：
突发疫情,疫情环境,零售物流,物流配送路径,配送路径优化,疫情突发,物流保障,保民,车辆路径优化,优化问题,完工时间,运输成本,线性规划模型,迭代局部搜索,索求,求解算法,邻域结构,US,增强算法,寻优能力,大路,割过,初始解,搜索效率,拉格朗日松弛算法,研究问题,下界,数值实验,标杆,算例验证,和算,灵敏度分析,成本控制,决策支持
AB值：
0.327193
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