本文研究的是一位送货员在受时间和货物的重量、体积大小等因素影响下，对某个城市送货路线的选择，以求完成送货任务，并且所要花费的时间是最少的路线设计的组合优化模型、TSP模型。而时间最小是本文完成任务后所追求的目标函数（在受时间、货物的重量和体积大小等因素作为限制条件），进行模型求解，使得模型的结果具有实际的意义和对实际的选择有帮助。所以本文在求解过程中，我们进行了符合实际的假设和符号的说明。
2022-05-01 19:45:00
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摘 要: 探讨了定位———运输路线安排问题的解决方法,提出一种首先用启发式规则将客户集聚类,从而划
分出若干客户子类;然后,用混沌搜索算法求解LRP 的优化方法. 提出将用于聚类分析的启发式规则和混沌
搜索算法结合的混合算法求解物流配送路径优化问题是有效的. 由于混沌序列具有随机性与遍历性,容易寻
找全局最优解,从而避免了传统优化方法中的“局部最优现象”的发生. 计算机仿真实例证明了该算法简洁、
实用、性能良好,有利于解决带有约束的非线性物流配送路径LRP 优化问题.
关键词: 聚类分析; 混沌; 混沌搜索算法; 定位———运输路线安排问题(LRP) ; 物流配送; 优化
2021-08-12 10:07:43
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当今社会，网购已成为一种常见的消费方式.随着物流行业的兴盛，如何用最短的时间，最节约成本的方案，完成送货任务显得尤为重要.针对本案例，我们采用了大量的科学分析方法，并进行了多次反复验证，得出如下结果：
1：根据所给问题及有关数据，我们将题目中给出的城市，及其之间的线路可看成一个赋权连通简单无向图，采用了求这个图最小生成树的办法，求出最优线路.在此基础上，我们通过观察分析计算对上述结果进行修正，得出最终结果.
2：根据所给问题，我们发现当货物不能一次送完时，中途需返回取货，而返回路径当然越短越好，可通过求途中两点最短路径的方法求出.
2021-06-08 20:24:19
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