论文研究-基于蚁群禁忌混合算法的成品油多舱配送路径优化研究.pdf
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依据油品运输策略的不同，成品油二次配送可划分为两种模式：同一加油站的不同油品需求可拆分配送和不可拆分配送.在两种模式的基础上，根据带时间窗的成品油多舱配送基本模型，衍生出两类配送子模型；综合考虑蚁群算法较强的全局搜索能力和禁忌搜索算法的局部搜索能力，设计蚁群禁忌混合算法（ACO-TS），并提出相应策略用于两类子模型的求解.采用12组不同类型的算例进行数值实验，实验结果表明，混合算法能有效的求解两类配送子模型，并且针对第二类子模型设计的特有邻域能够加快算法求解速度；此外，两种配送模式中，同一加油站不同油品需求可拆分的模式在降低配送成本的同时，能够大幅提高车载率，减少车辆使用量.
依据油品运输策略的不同，成品油二次配送可划分为两种模式：同一加油站的不同油品需求可拆分配送和不可拆分配送.在两种模式的基础上，根据带时间窗的成品油多舱配送基本模型，衍生出两类配送子模型；综合考虑蚁群算法较强的全局搜索能力和禁忌搜索算法的局部搜索能力，设计蚁群禁忌混合算法（ACO-TS），并提出相应策略用于两类子模型的求解.采用12组不同类型的算例进行数值实验，实验结果表明，混合算法能有效的求解两类配送子模型，并且针对第二类子模型设计的特有邻域能够加快算法求解速度；此外，两种配送模式中，同一加油站不同油品需求可拆分的模式在降低配送成本的同时，能够大幅提高车载率，减少车辆使用量.
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