疫情期间社区商超物资配送路径优化研究 |
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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. |
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作者姓名: | 刘娜 张玺 石超峰 |
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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 |
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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 |
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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。
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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 |
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