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疫情期间社区商超物资配送路径优化研究
引用本文:刘娜,张玺,石超峰.疫情期间社区商超物资配送路径优化研究[J].交通科技与经济,2020,22(5):39-44.
作者姓名:刘娜  张玺  石超峰
作者单位:重庆交通大学 交通运输学院 ,重庆 400074;重庆交通大学 经济与管理学院 ,重庆 400074
基金项目:重庆交通大学科研启动经费项目;重庆市教委科学技术研究项目
摘    要:在抗击新型冠状病毒肺炎的战役中,采取"商超+社区"创新无接触配送模式对疫情影响下的社区进行物资配送,以保障居民生活物资供应。利用SOM神经网络算法与遗传算法求解车辆路径规划中的特例问题——TSP问题,以湖北省黄石港区社区物资配送路径为例,对两种算法的优化结果进行对比,发现遗传算法比SOM神经网络算法拥有更高的求解精度及效率。结果表明:优化后的路径距离为初始路径距离的37.2%,使用遗传算法可更快地搜寻到最佳的物资配送路径,得到较好的物资配送方案。

关 键 词:公路运输  物资配送  SOM神经网络算法  遗传算法  社区商超  路径优化
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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