【摘 要】
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伴随着计算机和全球贸易的高速发展，复合物流系统理论已经成为一个新的研究热点。选址—运输路线安排问题(LRP)是其中一个重要的课题。LRP研究设施(仓库)的选址、设施在供应商
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伴随着计算机和全球贸易的高速发展，复合物流系统理论已经成为一个新的研究热点。选址—运输路线安排问题(LRP)是其中一个重要的课题。LRP研究设施(仓库)的选址、设施在供应商和客户之间的分配、设施周围的车辆路线结构，三者之间的综合优化。据此，物流管理者可以有效地协调选址和路径选择之间的关系，避免分配措施的次优化，从而降低物流成本，提高产品分销效率，使企业更具竞争力。目前，对LRP的研究多是基于确定性条件，而在实际中出现的往往是一些具有统计规律的随机性信息，研究确定性车辆路径问题的有效方法不一定能有效解决随机LRP，因此有必要研究随机LRP的特征，构造有效的模型和算法。但到目前为止，对随机条件下LRP的研究仍然较少，许多不尽人意的地方有待于进一步完善和改进。本文较深入地研究了随机条件下的选址—运输路线安排问题，具有重要的理论意义和实用价值。本文研究以货物准时到达、满足客户需求和节省成本为优化目标的多目标随机选址—运输路线安排(LRP)问题，同时考虑了客户需求的不确定性、车辆行驶时间的不确定性、以及车辆路径约束等影响因素，建立了随机机会约束规划和随机相关机会规划模型。由于问题本身是强NP难题，所以使用基于随机模拟的混合智能算法进行求解，有效地提高了求解能力和效率。最后，通过实验算例说明了模型的有效性，并给出结果分析。
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