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不确定条件下城市地下物流管网布局模型研究

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Research on Location Selection of Underground Logistics Nodes Based on Genetic Algorithm
作者:
周爱莲;黄雨萌#&#&#ZHOU Ailian;HUANG Yumeng
作者机构:
长沙理工大学 交通运输与工程学院,湖南 长沙 410000
[黄雨萌#&#&#ZHOU Ailian; 周爱莲] 长沙理工大学
语种:
中文
关键词:
地下物流;稳健性;鲁棒优化;路径优化;遗传算法
期刊:
物流科技
ISSN:
1002-3100
年:
2024
卷:
47
期:
1
页码:
122-126
基金类别:
19A014:湖南省教育厅重点项目 2019QJCZ004:长沙理工大学基金项目
机构署名:
本校为第一机构
摘要:
文章针对城市物流配送量及配送频次急剧增长导致的交通拥堵和环境污染问题,构建了稳健的城市地下物流管网布局模型.该模型采用分层分级的网络构建思路,考虑地下物流管网建设需长期稳定运行和物流需求具有不确定性动态变化的特点,用相对鲁棒优化方法约束物流需求的不确定性,并用遗传算法求解.算例结果表明了模型的有效性.
摘要(英文):
This paper aims to solve the problem of traffic congestion and environmental pollution caused by the rapid increase in urban logistics distribution volume and frequency,and construct a robust urban underground logistics network layout model.The model adopts a hierarchical network construction idea,considering the characteristics of long-term stable operation of underground logistics network construction and dynamic uncertainty of logistics demand,constraining the uncertainty of logistics demand with a relative robust optimization method,and solving it with a gene...

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