【摘 要】
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本文主要讨论的是电商包裹与O2O(Online To Offline)包裹联合配送的路径规划问题和算法改进。本文改进了随机最佳插入烟花算法(Randomized Best Insertion Fireworks Algorit
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本文主要讨论的是电商包裹与O2O(Online To Offline)包裹联合配送的路径规划问题和算法改进。本文改进了随机最佳插入烟花算法(Randomized Best Insertion Fireworks Algorithm,RBIFWA),并使用标准数据集和天池大赛数据集来验证算法的有效性。对电商包裹与O2O包裹的联合配送的路径规划进行了分析和建模,得出了电商包裹配送的路径规划类似CVRP(Capacitated Vehicle Routing Problem)问题和O2O包裹配送的路径规划类似PDPTW问题的结论。为简化模型,结合实际生活情况对联合配送模式做出了相关假设,考虑到电商包裹的配送存在上下班时间的约束,因此为每个电商包裹配送订单也加入了时间窗约束,使得电商包裹配送的路径规划也转化为PDPTW(Pickup and Delivery Problem with Time Windows)问题。对转化后的问题进行分析和建模,得出了相关的目标函数和约束条件,为下文的算法提供改进方向。针对电商包裹与O2O包裹联合配送的路径规划模型,首先改进了随机最佳插入算法(Randomized Best Insertion,RBI)来构造初始解,不仅具有算法简单易于理解,并有效增加了解的多样性,然后改进了烟花算法(Fireworks Algorithm,FWA),重新设计了爆炸资源的分配方式、爆炸算子和变异算子,使算法能够与联合配送的路径规划模型有效结合。最后采用标准数据集TSPLIB对算法进行测试,与其他改进的亚启发式智能算法相对比,结果显示改进的RBIFWA具有更优的收敛能力,并能得到更精确的解。采用天池大赛《最后一公里极速配送》共计11270笔订单的数据作为数据集进行验证实验,首先对数据集按照配送中心的服务范围进行拆分,使问题规模缩小,然后采用改进RBIFWA对问题进行求解,结果显示改进RBIFWA算法在搜索时前期表现出较强的局部搜索能力,能够快速收敛,后期表现出一定的全局搜索能力,使得算法不易陷入局部最优解,同时改进RBIFWA算法在订单数量低于100的区域,表现出优秀的求解能力,使得每个订单的平均成本在40到50之间,随着订单量的提升,算法面临更大的解空间,搜索容易陷入局部最优解,使得每单的平均成本增加。本文改进的RBIFWA算法对电商包裹和O2O包裹联合配送的路径规划问题提供了一种解决方案。
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