考虑动态客户需求的物资配送问题求解方法

摘要：

为明确需求预测方向和减少预测偏差,提出了一种考虑动态客户需求的物资配送问题求解方法.依据客户历史需求,以泊松分布模拟需求变化情况,建立需求预测模型,得到客户初始预测需求,并在此基础上建立了需求不确定的物资配送模型.为求解该模型,设计了一种预测需求可调节的遗传算法.在遗传算法局部搜索阶段,提出了需求调节算子.该算子以一定概率对客户初始预测需求进行调节,以符合泊松分布的需求变化量减少预测需求,同时对车辆间的顾客进行调整,顾客以调节后的预测需求挑选最小需求客户,移动该客户至其他最低载货车辆中并调整该车辆服务的顾客顺序,整个调节过程以最低配送成本为标准,保留最优配送路径.从标准车辆路径问题测试数据库中挑选10个典型样例进行测试,结果表明,与经典的最近邻算法和遗传算法对比,所提算法在所有算例中均取得了总成本最小值,在90％的算例中取得了运输成本最小值,在70％的算例中取得了车辆成本最小值.

关键词：动态客户需求、车辆路径问题、遗传算法、需求调节算子

所属期刊栏目：54

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省自然科学基金资助项目;安徽省高校省级自然科学研究重点资助项目

在线出版日期：2020-08-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：124-131