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在电商海量订单背景下,在线订单拣选作业难度加大,因此设计了基于订单完全拆分的拣选分批与拣选路径综合优化模型解决此问题.模型共分两阶段.第一阶段,基于种子算法,设计考虑订单完成度、等待时间与拣选路径的拣选分批模型;第二阶段以拣选单流为单队列,设计多拣选员并行服务的拣选系统.行走策略为基于返回型和遍历型的综合策略,拣选路径优化模型采用模拟退火算法求解.算例分析表明,与传统的不拆分拣选分批模型相比,构建的综合优化模型能够显著提高拣选系统效率.拣选员为4人时,模型能够使总服务时间减少58.79%,订单完成率提高10.09%. 相似文献
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为提高交通行为引导政策的针对性,有必要研究随机路网环境下不同类型出行者对交通引导政策的反应,即多类有限理性用户风险态度和路网退化系数对用户行为决策的影响.本文构建了连续风险态度离散化的用户分类模型以及基于退化路网的多类有限理性用户均衡模型,证明了解的存在性,并设计了启发式算法求解.基于双向随机退化Nguyen&Dupuis路网模拟了10类用户同时出行的均衡状态.分析了均衡时异质用户行程时间期望、标准差和累积到达时间感知价值等参数与用户风险态度和路网退化程度之间的关系.研究发现行程时间期望、标准差与其用户类别并无显著差异;行程时间标准差与退化路网随机性正相关,但未发现行程时间期望与路网随机性相关.用户累积到达时间感知价值随风险态度增加而递减,即保守用户感受到的累积到达时间价值更小.因此在相同的引导策略下,保守用户的广义效用函数可能变化更大,政策引导效果可能更加显著. 相似文献
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