全部算例 客户文件：客户编号、x坐标、y坐标、需求 仓库文件：仓库编号、x坐标、y坐标、容量、固定成本、可变成本

使用的是遗传算法

选址—路径问题(LRP)同时解决设施选址和车辆路径问题, 使物流系统总成本达到最小, 在集成化物流配送网络规划中具有重要意义。针对带仓库容量约束和路径容量约束的选址—路径(CLRP)问题, 提出了一种结合模拟退火算法的混合遗传算法进行整体求解。改进混合遗传算法分别对初始种群生成方式、遗传操作和重组策略进行改进, 并实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的有效结合。运用一组Barreto Benchmark算例进行数值实验测试其性能, 并将求解结果与国外文献中的启发式算法进行比较, 验证了改进混合算法的有效性和可行性。

基于有向图对物流网络多层级设施选址-路径规划问题,建立混合整数规划数学模型,提出量子进化算法与遗传算法协同的双智能算法集成求解方案.量子进化算法解决设施选址和设施分配,遗传算法进行路径规划,并提出可达配送区域的搜索策略和路径长度为权重的设施分配优化策略以提高算法效率.实例测试表明,所提出的数学模型和组合智能算法是可行而有效的,可为多层级设施选址-路径规划问题提供理论与方法指导.