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摘要
成品油多舱配送问题是传统VRP问题在油品物流领域的一个典型应用,除了具有基本VRP问题的求解复杂性之外,还具有基于油品配送情景的复杂性特征,求解难度较大。针对这类问题,本文设计了一种考虑订单时空距离的两阶段启发式算法(STVNS算法)。首先引入时空距离的概念并通过订单时空聚类获得初始解,之后运用变邻域搜索算法进行再优化,同时设计了在配送过程中的扰动恢复策略,最后通过若干算例验证了算法的有效性。研究表明,相较于传统变邻域搜索算法,考虑配送订单时空距离的初始解以及针对多舱配送特点构造的邻域搜索结构均能大幅提高模型求解质量,加快算法收敛速度。此外,结合STVNS算法的扰动恢复策略能够在满足加油站需求的同时,有效减少成本支出。
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