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J-GLOBAL ID:201702229389569444   整理番号:17A0450470

協調多重中心における車両ルーティング問題利益分布【Powered by NICT】

Profit distribution in collaborative multiple centers vehicle routing problem
著者 (7件):
資料名:
巻: 144  ページ: 203-219  発行年: 2017年 
JST資料番号: W0750A  ISSN: 0959-6526  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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協調多中心車両経路選定問題(CMCVRP)は車両ルーティング最適化と利益分布法の両方を含む多制約組合せとゲーム最適化問題である。CMCVRPは一般的に共同多重DCネットワーク最適化構造と非最適ネットワーク構造からロジスティックスネットワーク構造の調節を研究するために使用される。CMCVRの最適化は効果的に車両載荷速度を改善し,交差輸送現象を減少させることができる。妥当な利益分配機構の設計CMCVR最適化の重要なステップである。協調物流サービス提供者による交渉過程を通して組織化されることができる。CMCVRPの全コストを最小化する流通センター(DC)と各DCにおける車両経路選定コスト間の輸送コストを含む整数計画法モデルを確立した。クラスタリング,動的計画法,発見的アルゴリズムを用いた多相ハイブリッド手法は,モデル定式化を解くために提示される。クラスタリング手順は,この解決策により最適値,発見的アルゴリズムの間の経路操作(再配置,2-opt*交換および交換移動)は,初期解を改善するに収束する可能性を増加させ,内経路(動的計画法)手順は各車両経路のための良好な実行可能解を計算する。両間および内の経路操作が最良の解を見つけるために実行される再帰的にした。利益分布計画は,改善されたShapley値モデルを用いて確立した。最適逐次提携は協力ゲーム理論におけるシーケンシャル連携選択の厳密な単調経路,コスト低減モデル,最良の戦略に基づいて選択した。中国重慶市における実証的研究は,提案した方法が他のアルゴリズムよりも性能的に優れ,最良のシーケンシャル連携はロジスティックス分布のネットワーク最適化のための交渉力を増加させるために選択し,調整することができることを示唆した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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環境問題 
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