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模糊动态 LRP 优化模型与两阶段启发式算法求解外卖订单配送路径优化问题
什么品牌的眼镜框好进展外卖订单配送系统优化是提高其配送绩效的重要手段. 从系统集成优化的角度,研究外卖订单配送中心定位与配送车辆路径安排的联合决策问题. 、
综合考虑外卖订单需求的模糊性、动态性和限制期,城市交通路网的动态状况,不同类型有容量限制的配送车辆,以与外卖需求分割配送等特点,以各外卖需求点的外卖订单运达时间之和最小为目标,采用机会约束规划方法建立了一个模糊动态定位—路径问题优化模型(LRP),并设计了一种两阶段启发式算法予以求解. 最后,通过算例验证了该模型和算法的可行性与有效性.
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1 问题描述
客户下外卖订单后需要在服务区建立假如干外卖订单配送中心,并在有限的时间、空间和资源约束下将餐饮食物从配送中心运送到各个客户手中. 假设有假如干候选外卖订单配送中心,其位置和容量,并拥有一些不同类型的车辆,用来承当外卖订单配送任务. 有一批位置的客户需求点,其需求量可用三角模糊数表示,并要求在一定的限制期内完成.
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在客户外卖订单配送过程中,可能出现新的应急物资需求信息和路网状况变化信息. 对于新的需求信息而言,可能是出现了新的需求点,也可能是原有需求点的需求量出现增加、减少或未得到完全满足. 至于新的路网状况信息,可能是某些道路已被局部或完全修复,也可能是某些道路由于城市瞬息万变的路面交通情况的影响又遭到拥堵. 上述信息变化后,根据变化的程度可能导致原先的决策方案不再最优,甚至不再适用,需要根据当前信息进展决策方案调整.
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需要解决的问题是: 在观测到不确定变量实现之前,根据动态更新的外卖订单需求信息和路网状况信息,在满足外卖订单配送中心和配送车辆的容量限制下,动态地确定外卖订单配送中心选址( 假设配送中心一旦建立在整个营业期间不关闭,但允许在某次决策中不承当配送任务)以与从各选中配送中心到各需求点的运输路径,使所有需求点的订单需求在给定限制期内能得到满足,并使外卖送达各需求点的时间之和最小.