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尹彭阳;Ya-Lan Chuang

用于交叉对接的绿色车辆路径的自适应记忆人工蜂群算法。 （英语） Zbl 1480.90074号

申请。数学。建模 40，编号21-22，9302-9315（2016）.
摘要：交叉库存配送在供应链管理（SCM）中越来越普遍，因为高效的产品整合取代了存储和订单拣选。Wal-Mart、FedEx和Home Depot等公司已经将几个成功的交叉对接应用程序付诸实践。交叉锁包括需要适当同步的相互关联的操作。只有少数早期尝试解决了这种情况下的车辆路径问题。此外，可持续发展的社会意识提出了绿色供应链管理问题，这不仅对环境友好，而且有利于商业价值。本文首先解决了一个先前研究过的问题，然后提出了一个新的问题版本，用于规划成本最低的绿色车辆路线，其中部署的车辆通过具有CO2浓度约束的交叉码头将最终产品从供应商运输到客户。我们开发了一种自适应记忆人工蜂群（AMABC）算法来解决这两个问题。与文献中提出的禁忌搜索相比，AMABC算法可以通过管理路线上的负荷来达到更高的燃油效率，并产生更低的成本和CO2浓度。仿真和地理数据的统计测试表明，AMABC方法对问题规模具有鲁棒性，且目标值的收敛性得到了高置信度的保证。

引用于9文件

MSC公司：

90B06型 运输、物流和供应链管理
90B10型 运筹学中的确定性网络模型
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

人工蜂群算法;自适应存储器编程;越库配送;绿色供应链管理;车辆路线

软件：

分散搜索;丁香;基础知识
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.-Y.Yin}和\textit{Y.-L.Chuang}，应用。数学。型号40，编号21--22，9302--9315（2016；Zbl 1480.90074）
全文： 内政部

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