为有效提高库存路径问题在供应链中的配送效益，建立了以最小化库存成本、运输成本和缺货损失成本为目标的库存路径规划模型，并针对此模型设计了一种随机次梯度拉格朗日松弛算法。在算法求解过程中，每次迭代采用随机因子调节次梯度来获得更好的拉格朗日乘子更新方向，以加快求解速度。最后通过算例表明：与传统次梯度算法和智能优化算法相比，所提算法能够在较短时间内得到较好的下界值和对偶间隙，随着数据规模的增大，其优越性越好。
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