共同配送选址-路径优化模型与算法

摘要：

以北京市奶制品配送问题为场景,研究了共同配送选址-路径优化问题.建立了两层级带容量约束的共同配送选址-路径问题的混合整数规划模型,设计了求解模型的三阶段算法.第一阶段采用基于遗传算法的带容量限制的K-means聚类方法,将客户划分为若干客户集;第二阶段计算每个备选配送中心为每个客户集提供服务的最优配送路径及成本,在此基础上将共同配送中心选址与第二层级配送路径优化问题简化为配送中心选址和客户集分配问题,建立数学模型并利用Lingo软件求解;第三阶段确定从物流中心到共同配送中心的最优配送路径.通过对比两大品牌奶制品在北京地区各商超的单独配送与共同配送成本,验证了模型和算法的合理性和有效性.研究结果为解决不同类型产品共同配送网络优化等问题提供了决策依据.

关键词：共同配送、两层级选址 路径问题、混合整数规划、三阶段算法、遗传算法、K-means聚类

所属期刊栏目：43

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目71771028;北京市自然科学基金项目Z180005;2018 年北京市属高校高水平创新团队支持计划项目IDHT20180510;北京市智能物流协同创新中心开放课题BILSCIC-2018KF-09;北京物资学院校级重大课题2019XJZD09;北京市科技创新服务能力建设-高精尖学科建设项目

在线出版日期：2020-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：28-43