【摘 要】
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物流配送优化是一个复杂的地理关联优化问题。在短时间内提供高质量路径方案是当前蓬勃发展的物流行业的迫切需要。针对大规模车辆路径问题，本文提出一种基于双层Voronoi
【机 构】
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深圳大学 深圳市空间信息智能感知与服务重点实验室,深圳 518060武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉 430079
【出 处】
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2013年中国地理信息科学理论与方法学术年会
论文部分内容阅读
物流配送优化是一个复杂的地理关联优化问题。在短时间内提供高质量路径方案是当前蓬勃发展的物流行业的迫切需要。针对大规模车辆路径问题，本文提出一种基于双层Voronoi 图的启发式优化算法。利用Voronoi 空间分割特性划分多个仓库的服务区域。利用网络K 近邻特性减少空间搜索范围，充分利用有限的计算能力。基于大规模多仓库物流配送问题集的实验结果表明：该方法优于其他启发式算法，能够在较短时间内提供高质量的大规模车辆路径优化方案。
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