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1、第33卷第10期计算机工程2007年5月Vl.33No.10oComputerEngineeringMay2007·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2007)10—0202—03文献标识码：A中图分类号：TP29电子商务中物流配送路径优化研究王晓博，李一军(哈尔滨工业大学管理学院，哈尔滨150001)摘要：电子商务环境下的物流配送具有客户位置分散、订单多、批量小和重复线路多的特点，传统的线路优化方法都在不同程度上遇到各种问题。该文针对电子商务环境下的配送特殊性，采用改进两阶段算法进行求解。结合具体实例，实验证明了
2、该改进算法的有效性。关键词：电子商务；物流系统优化；车辆路线问题；分层聚类；改进遗传算法；改进两阶段算法ResearchonOptimizationofLogisticsDistributionRoutingUnderElectronicCommerceWANGXiaobo,LIYijun(SchoolofManagement,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001)【Abstract】Thelogisticdistributionunderelectroniccommerceenviro
3、nmenthasthecharacterofdispersivecustomerpositions,largeorderforms,littlebatchesandmanyrepeatedroutes.Traditionaloptimizingroutemethodsmeetwithdiversifiedproblemsatdifferentlevelsandaredifficulttoplaytheirroles.Therefore,accordingtotheparticularityoflogisticdistributio
4、nunderelectroniccommerceenvironment,theimprovedtwo-phasealgorithmisneeded.Thetestprovesthevalidityofthisimprovedalgorithmbyexamples.【Keywords】Electroniccommerce;Logisticsystemoptimization;Vehicleroutingproblem;Hierarchyclustering;Improvedgeneticalgorithm;Improvedtwo-p
5、hasealgorithm1概述路优化时，本文提出了改进两阶段算法进行求解，即第1阶随着电子商务的迅速发展，作为电子商务发展瓶颈之一段用模糊分层聚类法和改进扫描算法来分组；第2阶段采用的物流配送引起广泛的重视。而在物流配送系统中，车辆路改进遗传算法进行线路优化求解。线问题起着至关重要的作用。2问题的描述和数学模型车辆路线问题研究方法主要有精确算法和智能优化方为了更好地满足电子商务环境下客户追求迅捷和便利的法。精确算法主要包括分枝定界法、动态规划法等。近似算实际需求，在原有线路优化模型的基础上，在目标函数里增法则主要包括禁忌搜索法、
6、模拟退火算法、遗传算法等。如加惩罚函数，在约束条件里增加时间约束，以符合电子商务禁忌搜索法(TS)属于一种人工智能型(AI)的局部搜寻方法。下物流配送线路的特点。Willard首先将此算法用来求解VRP，Laporte用禁忌搜索提高nnKnMinz=∑∑∑dx+∑[]β1(a−l)−β2(a−e)(1)ijijkikikiikiki[1]了求解VRP问题的精度。西南交通大学的袁庆达等设计考i=0j=0k=1i=0虑时间窗口和不同车辆类型的禁忌算法[2]。模拟退火方法具约束条件：有收敛速度快，全局搜索的特点。Osman提出模拟退火方
7、法n[3]∑Riyik≤wkk=1,2,…,m(2)主要适合解决组合优化问题。遗传算法具有求解组合优化i=1问题的良好特性。Holland首先采用遗传算法(GA)编码解决KVRP问题。国内姜大立[4]等构造了车辆路径问题的染色体表∑yik=1i=1,2,…,n(3)k=1达，并对染色体进行可行化映射，建立此问题的遗传算法。n电子商务环境下的配送是小批量、大批次，而且是接近∑xijk=yjkj=1,2,…,n；k=1,2,…,K(4)i=0用户和服务性很强的活动。配送线路的选择要充分体现服务n竞争，提高电子商务环境下的用户满意程度。
8、鉴于电子商务∑xijk=yiki=1,2,…,n；k=1,2,…,K(5)环境下的物流配送线路优化的特殊性，传统的配送线路优化j=0方法都在不同方面上遇到各种问题。max{aik+gik+ti0k}≤l0k=1,2,…,K(6)因此，现在多数使用混
