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摘要
在B2B（Business to Business）物流配送中,收货方通常对配送时间的规律性有较高要求,以配合自身的生产经营活动.本文对考虑时间窗一致性的车辆路径优化问题展开研究,构建其混合整数线性规划模型,并设计自适应大规模邻域搜索算法进行求解.针对每日配送路径在时间维度的一致性耦合关系,提出距离优先和时间窗优先相结合的优化策略,在算法框架中嵌入时间窗标定及一致性检验模型,并设计联动型算子以对每日路径方案进行协同操作.基于既有数据集、自建数据集和大规模实际算例对模型算法的有效性进行验证,结果表明,本文的算法可以快速求得高质量解,提出的时间窗优先策略及对应的联动型算子可以显著提升算法性能.最后,根据数值计算结果量化分析了实现时间窗一致性的附加运输成本,揭示了不同客户点规模和时间窗长度下一致性成本的变化规律.
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