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摘要
受能源压力、环保要求、消费者需求日趋多样化等因素的影响，汽车制造企业改进整车制造体系、优化成本、挖掘新利润空间迫在眉睫。零部件入厂物流作为汽车物流系统中最复杂的部分，其过程优化是降低汽车制造企业物流总成本的关键。为提高汽车产业链效益，降低零部件入厂物流成本，本文采用需求可拆分Milk-run与Supply-hub协同对汽车零部件入厂物流进行优化。利用需求可拆分的Milk-run方式代替干线直运方式进行集并运输。构建了具有单边柔性时间窗的需求可拆分Milk-run模型。运用改进的Tabu Search算法对模型进行求解。通过应用分析，结果表明本文提出的方法提高了车辆的装载率，减少了派车数量与行驶里程，降低了汽车零部件入厂物流成本。
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