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摘要
基于节约成本和减少城市物流对公共运输资源占用的目的，综合考虑货运需求、货车运输时间的不确定性、地铁班期限制等问题，建立了货车地铁协同配送多目标路径优化模型。设计了基于数据驱动的多目标仿真蚁群算法（DDS-MSAC），引入Pareto理论和蒙特卡罗仿真，将数据池和机器学习相结合解决算法高耗时性问题。结合重庆市轨道交通和部分快递站点构建协同配送实例进行分析对比，结果表明，货车地铁协同配送方案更优。
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单位交通运输学院; 重庆交通大学
