众包物流配送车辆调度模型及优化

N945.1; 针对众包抢单模式和众包派单模式的配送特点,建立众包配送车辆调度模型,将两种配送模式有机结合,优势互补,并根据模型特点采用蚁群-量子粒子群混合优化算法进行求解.以深圳清湖冷链配送为例,从配送距离和成本等角度,分别与传统配送模式、抢单配送模型和派单配送模型进行比较,实验充分证明了众包配送模型的有效性;同时,将蚁群-量子粒子群混合算法与蚁群、粒子群等算法优化结果进行比较,证明了蚁群-量子粒子群混合算法的有效性....

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Published in东北大学学报（自然科学版） Vol. 42; no. 8; pp. 1210 - 1216
Main Authors 杜子超, 卢福强, 王素欣, 王雷震
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 东北大学秦皇岛分校控制工程学院,河北秦皇岛 066004 01.08.2021
东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳 110819%燕山大学经济管理学院,河北秦皇岛 066004%东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳 110819
Subjects
量子粒子群算法
众包车辆调度优化
蚁群算法
派单模式
抢单模式
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ISSN1005-3026
DOI10.12068/j.issn.1005-3026.2021.08.021

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Abstract N945.1; 针对众包抢单模式和众包派单模式的配送特点,建立众包配送车辆调度模型,将两种配送模式有机结合,优势互补,并根据模型特点采用蚁群-量子粒子群混合优化算法进行求解.以深圳清湖冷链配送为例,从配送距离和成本等角度,分别与传统配送模式、抢单配送模型和派单配送模型进行比较,实验充分证明了众包配送模型的有效性;同时,将蚁群-量子粒子群混合算法与蚁群、粒子群等算法优化结果进行比较,证明了蚁群-量子粒子群混合算法的有效性.
AbstractList N945.1; 针对众包抢单模式和众包派单模式的配送特点,建立众包配送车辆调度模型,将两种配送模式有机结合,优势互补,并根据模型特点采用蚁群-量子粒子群混合优化算法进行求解.以深圳清湖冷链配送为例,从配送距离和成本等角度,分别与传统配送模式、抢单配送模型和派单配送模型进行比较,实验充分证明了众包配送模型的有效性;同时,将蚁群-量子粒子群混合算法与蚁群、粒子群等算法优化结果进行比较,证明了蚁群-量子粒子群混合算法的有效性.
Author 卢福强
杜子超
王素欣
王雷震
AuthorAffiliation 东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳 110819%燕山大学经济管理学院,河北秦皇岛 066004%东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳 110819;东北大学秦皇岛分校控制工程学院,河北秦皇岛 066004
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