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周期性车辆路径问题(PVRP)是标准车辆路径问题(VRP)的扩展,PVRP将配送期由单一配送期延伸到T(T1)期,因此,PVRP需要优化每个配送期的顾客组合和配送路径。由于PVRP是一个内嵌VRP的问题,其比标准VRP问题更加复杂,难于求解。本文采用蚁群算法对PVRP进行求解,并提出采用两种改进措施——多维信息素的运用和基于扫描法的局部优化方法来提高算法的性能。最后,通过9个经典PVRP算例对该算法进行了数据实验,结果表明本文提出的改进蚁群算法求解PVRP问题是可行有效的,同时也表明两种改进措施可以显著提高算法的性能。  相似文献
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针对网上销售的商品所捆绑的快递服务无法满足顾客多样化需求,而快递服务商又失去了市场空间的问题,提出一种"线上商品+多种快递服务"的组合销售模式,以扩大电商的市场规模,提高快递服务商的利润和差异化竞争水平。在市场细分和顾客需求调查的基础上,综合考虑电商、快递服务商、网购顾客三方的利益,以快递服务商收益最大为目标,构建基于顾客选择行为的"线上商品+多种快递服务"组合销售模式优化模型。以SP调查为数据基础,优化线上商品与多种快递服务的组合销售模式及确定各组合销售模式的均衡价格。模型的求解结果准确地揭示了顾客在网上购物时的快递服务选择行为、快递服务商的末端利润与组合模式之间的关系。  相似文献
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