带时间窗的汽车总装线物料配送路径规划

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带软时间窗和充电站的电动汽车车辆路径规划研究

本研究对传统车辆路径规划问题的拓展和改进粒子群算法的应用具有理论参考价值,也对促进电动汽车物流推广具有实践意义。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
其次,通过对基础粒子群算法求解和自适应权重的粒子群算法求解比较,证明改进后的粒子群算法弥补了传统粒子群算法容易陷入局部最优解的缺陷。并在MDEVRPSTW的最优解的算法中提出 “整体法”和“裁剪法”,证明“裁剪法”在寻优时间和搜索能力上更加优越。
最后,本文采用Solomon的具有时间窗的车辆路径问题经典数据, 应用MATLAB软件对本文研究的算法进行了算例分析,对影响车辆路径规划的各项成本和算法参数做了敏感性分析,比较了多种算法的优劣性,最终给出单配送中心问题和多配送中心问题 EVRPSTW的最佳配送方案。成果具有可扩展性及敏捷性,并且变更车辆路径的原始数据,仍可便捷得出最佳配送方案。
但是纯电动汽车在物流配送领域的大力推广应用,必须解决充电问题,需要考虑配送途中进入充电站补充电量的状况,因此研究带有充电站以及时间窗的电动汽车的车辆路径优化问题具有重大意义。首先,本文结合传统车辆路径优化经验和电动汽车特点, 建立了带软时间窗和充电站的电动汽车车辆路径规划(Electric Vehicle Routing Problem with Recharging Stations and Time Window,简写为EVRPSTW)模型,并从单配送中心问题扩展到多配送中心问题(Multiple Depot Electric Vehicle Routing Problem with Recharging Stations and Time Window,简写为 MDEVRPSTW),模型综合考虑了车辆成本、运输成本、电量补充成本以及时间窗惩罚成本。
带软时间窗和充电站的电动汽车车辆路径规划研究

带软时间窗约束的多目标车辆路径优化问题研究

带软时间窗约束的多目标车辆路径优化问题研究带软时间窗约束的多目标车辆路径优化问题研究摘要：多目标车辆路径优化问题是商业领域中的一个重要问题，该问题可以在很多实际应用场景中找到应用。

本文研究了一个带有软时间窗约束的多目标车辆路径优化问题。

通过设计有效的算法来求解该问题，可以提高车辆运输效率、降低成本，进而增加企业的经济效益。

1. 引言随着物流行业的发展，车辆路径优化问题在商业领域中变得越来越重要。

车辆路径规划的目标是最小化总路程、最小化运输成本、最大化利润等。

然而，在实际场景中，通常还需要考虑到各种约束条件，例如时间窗、容量约束等。

本文研究的是一种带软时间窗约束的多目标车辆路径优化问题。

2. 问题描述我们考虑一个车辆路径优化问题，假设有一定数量的配送点需要被一组车辆服务。

每个配送点有需求量和服务时间。

同时，每个配送点都有一个时间窗，即开始服务和结束服务的时间范围。

然而，与一般情况不同的是，我们引入了软时间窗的概念。

软时间窗允许在时间窗外服务，但在时间窗内服务更优。

此外，每个车辆有容量限制。

3. 模型建立我们将问题建模为多目标规划问题。

通过定义适当的目标函数，我们可以将目标表达为总路程最小化、总成本最小化和总时间窗违规最小化。

同时，我们引入了惩罚项来衡量软时间窗违规程度。

通过构建数学模型，我们可以将问题转化为一个规划问题。

4. 算法设计为了求解该多目标优化问题，我们设计了一个基于遗传算法的求解算法。

首先，我们通过初始化一组随机的可行解。

然后，我们使用交叉和变异操作对种群进行演化，以产生新的可行解。

在每一代中，我们评估每个个体的适应度并选择合适的个体进入下一代。

最后，我们在经过设定的迭代次数后，找到一组近似最优解。

5. 实验与结果分析我们在多个实际数据集上测试了我们的算法，并与其他经典算法进行了对比。

实验结果表明，我们的算法在总路程、总成本和总时间窗违规上取得了较好的效果。

同时，我们还通过对参数敏感性的分析，探讨了算法的鲁棒性。

汽车总装物流工艺规划

车辆工程技术69车辆技术0　前言一辆汽车的诞生，大约需要组装2万个各式各样的零件，因此物料配送是一项非常繁重而又非常重要的工作。

而总装物流身为汽车物流的重要一环，物流工艺规划的精益性，对汽车制造企业降低物流成本，对于提高物流效率至关重要。

1　总装物流工艺规划思路（1）物流规划理念。

传统的工厂规划或者改造都是先工艺再物流，前期物流规划的不重视造成了后续的物流运转的瓶颈，久而久之就形成了不断的对前期规划的BUG 打补丁这种循环模式。

为了改变这种模式，必须转变观念，实现由模仿创新向自主创新转变，由降成本到战略性成本意识转变，由单一的横向或纵向对标向科学对标转变，由事后纠正向事前预防转变，由单纯工艺规划向工艺规划物流先行转变。

（2）物流规划原则。

总装物流工艺规划需要考虑下面6个大原则。

1）物流效率：优化物流布局与物流路线，创建高效的物流体系；2）SSC：优化物流硬件配置，降低运营成本；3）空间利用：立体化作业模式，提升工厂利用率，创造高容纳能力工厂；4）少人化：提升物流配送的自动化，如AGV 小车，料车自动上线机构；5）质量保证：合理的导入SPS、同步物流模式，完善规格保证体系；6）信息流：导入信息系统，建立仓库-SPS 区-生产线信息流。

（3）物流规划流程。

物流规划完成前需要经历3个阶段的研究，首先需要拿到工厂规划的前提条件，提取关键信息后对整个物流布局进行初步检讨，最后是在初步检讨的物流布局基础上再作详细的检讨。

汽车总装物流工艺规划罗　维（广汽乘用车有限公司,广州 511434）摘　要：世界汽车工业的发展产生了精益思想，而精益思想体现在物流领域产生了精益物流方式，精益物流的出现主要是为了快速的响应市场的需求，并以最低的成本，准确的将物品交到顾客的手中。

随着汽车行业的竞争越来越激烈，在新建汽车生产线时，我们需要能全面推进精益生产方式，贯彻准时化、少人化理念，深化对工业4.0的认识，建立智能化、信息化的智能化工厂。

带硬时间窗的车辆路径问题求解算法研究

2.针对改进型烟花算法在求解客户聚类测试集时存在行驶总距离较长问题,提出了一种基于模因算法的求解方法。考虑到初始解的好坏影响算法的收敛速度,首先通过模糊聚类生成初始可行解以保证种群多样性和算法后期的收敛性,然后对进化模块的进化算子进行改进,采用边缘交叉重组算子进行全局搜索以产生更多较优个体,最后在局部优化模块采用节点交换和k-opt作为模因算子,对较优个体进行局部优化以快速收敛到
随着现代经济飞速发展,尤其是电子商务平台的快速崛起,使物流配送成为其不可或缺的一部分,人们对物流配送服务的需求也日益增加,而车辆路径规划问题作为物流配送行业的重要问题, 自提出以来就吸引了运筹学和组合优化等领域工作者的广泛研究。随着客户日趋严格的及时交付要求,带硬时间窗车辆路径问题越来越突出,而该问题的研究由于自身的复杂性目前还没有得到很好的解决。
因此,本文基于此开展研究,具体研究内容如下:1.针对带硬时间窗车辆路径问题提出了一种改进型烟花算法进行求解,该算法能够利用信息交互进行资源分配。首先在传统烟花算法的基础上结合构造算法产生初始烟花和路径解决方案,然后对传统烟花算法的爆炸算子进行改进,使得烟花种群中适应度值最优烟花的爆炸搜索半径能够根据个体适应度值自适应地调整,增强算法后期局部搜索能力,再利用交叉重组完成爆炸火花的邻域搜索,并通过变异操作来增强种群多样性,最后通过烟花算法的分布式信息共享机制来避免算法早熟。
3.Solomon标准测试集作为当前国际通用的车辆路径规划问题参考标准,方便各算法的集中比较,本文基于该测试集对上述主要研究方法开展相关实验研究,对所获结果与当前已公布最优解进行比较,以验证所提算法的有效性和可行性。4.最后,以顺丰快递兰州集散中心为各营业点配送快递为例,本文基于Flexsim仿真软件进行仿真实验研究,实验结果表明所提出的算法对求解带硬时间窗车辆路径问题具有一定的理论意义和应用价值。

,具有时间窗的车辆路径问题元启发式算法

具有时间窗的车辆路径问题元启发式算法1. 简介在物流运输领域中，车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，简称VRP）是一个重要的优化问题。

基本的车辆路径问题要求确定一组车辆的最优路径，以满足一定数量的客户需求，同时遵守各种约束条件。

其中，具有时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows，简称VRPTW）在VRP的基础上，增加了对客户服务时间窗的限制。

解决VRPTW问题需要高效的元启发式算法，以获得近似最优解。

2. VRPTW问题的定义和目标VRPTW问题可以定义为，给定一组客户需求、车辆容量和时间窗，以及各点之间的距离或时间消耗，要求找到一组车辆的最优路径，使得每辆车的总路径成本最小，并且满足以下条件： - 每个客户需求仅被访问一次。

- 车辆的可用容量不超过限制。

- 每个客户的服务时间在其时间窗内完成。

目标是最小化总路径成本，即车辆行驶的总距离或总时间。

3. VRPTW问题的挑战和元启发式算法的作用解决VRPTW问题的挑战在于问题的复杂性和约束条件的限制。

由于问题的组合爆炸，使用传统的完全枚举方法求解VRPTW问题在实践中是不可行的，因为计算复杂度会随着问题规模的增加而急剧增加。

元启发式算法作为一种高效解决VRPTW问题的方法，能够在可接受的时间内找到近似最优解。

元启发式算法通过引入随机性和启发信息，以一种迭代的方式逐步改进解的质量。

常用的元启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。

4. 元启发式算法的基本原理元启发式算法包括以下基本步骤： 1. 初始化解空间：根据问题的约束条件和启发信息，生成初始解空间。

2. 生成初始解：从解空间中随机生成一组初始解。

3. 迭代改进：通过迭代的方式，对初始解进行改进，使得解的质量逐步提高。

4. 评价解的质量：使用优化目标函数对解进行评价，得到解的质量。

5. 更新解空间：根据评价结果，更新解空间，以便下一轮迭代时能生成更好的解。

物流配送中的车辆路径规划与调度优化

物流配送中的车辆路径规划与调度优化随着电子商务的快速发展和物流行业的壮大，物流配送成为了现代社会经济发展的重要环节。

在物流配送过程中，车辆路径规划与调度优化是一个非常重要的问题，它直接关系到物流配送的效率和成本，对企业和消费者都有着重大的影响。

首先，车辆路径规划在物流配送中具有重要意义。

道路网格越来越复杂，如何在有限的时间和资源下规划最优的配送路径成为了物流企业关注的重点。

车辆路径规划需要考虑多个因素，包括起点、终点、途经的货物点、交通状况和车辆容量等。

在规划过程中，需要考虑如何合理选择路径和避免拥堵，以提高运输效率。

此外，车辆路径规划还需要考虑货车的容量和装载率，以最大程度地减少空载和重载情况，提高运输的有效性和经济性。

其次，车辆路径调度优化是为了提高物流配送效率的关键。

在配送过程中，调度器需要根据实时的货物信息和交通状况，合理安排车辆的出发时间和路线，以保证货物能够及时送达。

调度员需要综合考虑多个因素，如货物的紧急程度、配送距离、车辆容量等，来决定车辆的出发顺序和路径规划。

通过优化调度算法，可以降低车辆的等待时间和行驶距离，提高配送效率，减少成本，并提高客户满意度。

车辆路径规划与调度优化可以通过以下几个方面进行实现。

首先，借助现代科技手段，可以利用地理信息系统、全球定位系统和交通数据分析等技术来实现车辆路径规划和调度优化。

这些技术可以实时获取交通状况、道路拥堵情况等信息，并通过智能算法来进行路径规划和调度优化。

通过这些技术手段，可以大大提高物流配送的效率和准确性。

第二，可以采用优化算法来解决车辆路径规划和调度优化问题。

优化算法是一种数学优化模型，可以通过最小化或最大化目标函数来实现最优解。

常见的优化算法包括贪心算法、遗传算法、蚁群算法等。

这些算法可以根据具体问题的特点，选择合适的算法进行求解，以达到最优的路径规划和调度效果。

最后，可以通过人工智能技术来实现车辆路径规划和调度优化。

人工智能技术在物流业的应用已经取得了令人瞩目的成就。

物流配送车辆路径优化方案

物流配送车辆路径优化方案一、问题描述1.背景2.目标通过优化物流配送车辆的路径，降低配送时间和成本，提高运输效率和客户满意度。

3.约束条件考虑各个配送站点的货物数量、距离、配送时间窗口等因素，保证货物按时准确到达目的地。

二、优化方法1.数据收集收集物流配送过程中的关键数据，包括配送站点的地理位置、距离、货物数量、配送时间窗口等。

同时，根据历史数据和需求预测，估计未来一段时间内的货物量和配送需求。

2.车辆路径规划模型建立车辆路径规划模型，考虑货物量、距离、时间窗口等限制条件，以最小化总配送时间和成本为目标。

可以采用线性规划、整数规划等优化方法，通过求解模型得到最优的配送车辆路径。

3.车辆调度算法基于车辆路径规划模型，采用合适的调度算法对物流配送车辆进行调度，分配最佳的配送任务和路径。

常用的调度算法包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌算法等。

4.实时路况监控使用实时路况监控系统，获取道路交通情况、拥堵程度等信息，实时更新车辆路径规划。

通过自动更新路径，可以避免交通拥堵，优化配送车辆的路径选择。

5.优化配送站点规划根据货物的分布和需求，合理规划配送站点的位置和数量。

通过合理布局配送站点，减少车辆行驶距离和时间，提高配送效率。

6.智能配送系统建立智能配送系统，集成配送需求、车辆路径规划、调度算法和实时路况等功能，实现自动化的物流配送操作。

通过信息化手段，实现物流配送的可视化管理和监控，提高配送效率和客户满意度。

三、方案实施1.数据收集与分析使用物流管理系统、车辆跟踪系统等技术手段，收集配送过程中的关键数据。

通过数据分析，挖掘物流配送中存在的问题和瓶颈，为优化方案提供依据。

2.车辆路径规划模型建立与求解根据收集到的数据和分析结果，建立车辆路径规划模型。

根据模型，使用优化软件或编程工具，求解模型，得到最优的配送车辆路径。

3.车辆调度算法开发与实施根据求解的模型，开发车辆调度算法，并集成到智能配送系统中。

通过实施调度算法，对配送车辆进行任务和路径分配，提高配送效率。

带时间窗的连锁超市生鲜品配送车辆路径优化

带时间窗的连锁超市生鲜品配送车辆路径优化作者：姚卓顺来源：《商业时代》2014年第29期内容摘要：生鲜品是人们生活的必需品。

近年来，随着城市化的发展，连锁超市已作为人们日常生鲜获取的主要途径之一，而生鲜品配送问题成为利润最大化目标的关键之一。

本文在考虑时间窗约束的基础上，分析连锁超市生鲜品配送过程中的各项成本，建立配送总成本最小化模型，并利用节约里程法对配送车辆路径进行优化。

最后，本文通过算例分析验证了所建模型的合理性和有效性。

关键词：时间窗连锁超市生鲜品配送车辆路径节约里程法引言1959年，Dantzig和Ramser提出了车辆路径问题（Vehicle Routing Problems，简称VRP），VPR问题至今都是解决物流配送问题的核心部分，它以路程最短、成本最小、耗费时间最少等为目的。

本文的VRP描述为：在一定约束条件（需求量、车载量、需求时间、行驶里程、行驶时间等）下，对一定数量的门店，选择适当的车辆配送路径，使其从配送中心出发，将货物有序送至各门店后返回配送中心。

综合过去有关车辆路线问题的求解方法，可以分为精确算法（exact algorithm）与启发式解法（heuristics）。

精确算法一般会随着问题规模的增大而呈现数据量增大的情况，计算成本比较大，因此很难有效解决大规模的VRP问题，实际应用范围有限。

由于VRP是NP-hard问题，这类问题的大型实例很难以用精确算法求解，多年来很多专家对此类车辆运输问题进行了研究，提出了各种各样的启发式方法，常见的有构造算法、蚁群算法、遗传算法、节约里程法。

节约里程法，是用来解决运输车辆数目不确定的问题的最有名的启发式算法。

节约里程法的核心思想是依次将运输问题中的两个回路合并为一个回路，每次使合并后的总运输距离减小的幅度最大，直到达到一辆车的装载限制时，再进行下一辆车的优化。

根据节约法的基本思想，如果一个配送中心p0分别向m个客户配送货物，在汽车载重能力允许的前提下，每辆汽车的配送线路上经过的客户个数越多，里程节约量越大，配送线路越合理。

如何制定汽车总装顺序计划表

如何制定汽车总装顺序计划表汽车总装顺序计划表的制定涉及到复杂的生产流程和资源协调。

以下是一般制定汽车总装顺序计划表的步骤：1.产品设计和工艺规划：了解汽车产品的设计和工艺流程，包括零部件的种类和组装顺序。

这需要与设计团队和工艺工程师紧密合作。

2.零部件供应链管理：确保零部件供应链的顺畅。

与供应商沟通，确保零部件按时交付，并建立备用计划以应对潜在的供应链问题。

3.生产线平衡：确保生产线上各个工位的平衡，以避免瓶颈和生产效率低下。

考虑每个工位的处理时间、员工技能和设备利用率。

4.装配流程优化：优化汽车总装流程，确保每个组装步骤的顺序合理，避免不必要的调整和移动。

这可能涉及到制定组装的最佳顺序，以最小化时间和资源的浪费。

5.工序的前后关系：明确各个工序的前后关系，确保在上一工序完成后，下一工序能够顺利开始。

这需要对工序之间的依赖性进行详细的分析。

6.生产计划和排程：制定详细的生产计划和排程，考虑到每个工序的工作量、时间和人力资源。

使用排程工具来确保整个装配过程的顺利进行。

7.人员培训和技能匹配：对生产线上的员工进行培训，确保他们具备必要的技能和知识，以适应不同的装配工序。

8.质量控制：在生产过程中嵌入质量控制点，确保每个组装步骤的质量符合标准，避免后续问题的发生。

9.灵活应对变化：制定灵活的计划，以便应对生产中的变化，如零部件供应问题、设备故障等。

建立应急计划和备用方案。

10.持续改进：定期评估总装顺序计划的效果，收集反馈信息，进行持续改进。

根据实际生产情况和市场需求进行调整。

以上步骤可能需要与生产、供应链、工程和质量管理等多个部门密切协作。

制定汽车总装顺序计划需要全面考虑生产过程中的各种因素，以确保高效、质量和可持续的汽车生产。

带软时间窗的冷链物流配送车辆路径优化建议

带软时间窗的冷链物流配送车辆路径优化建议作者：单青州张天星来源：《现代营销·学苑版》2019年第06期摘要：针对国内外对带软时间窗的冷链物流配送车辆路径优化的建议不全面，本文首先对研究该问题的决策要素进行客观地分析，其次从政府、社会和物流企业这三个方面提出了合理性的建议，最后对带软时间窗的冷链物流配送车辆路径优化进行了评价。

关键词：冷链物流配送;车辆路径优化;软时间窗一、带软时间窗的冷链物流配送车辆路径优化决策要素分析研究冷链物流VRPTW问题的意義就在于使配送成本尽可能地减少，实现第三利润源，使得配送商总利润最大化，但是在配送过程中会受到车容量限制、车辆行驶的最大距离的限制等等。

因此，分析带时间窗的冷链物流车辆路径问题的决策要素是必要的，一般包括两大类：限制条件和目标。

1.冷链物流VRPTW问题的限制条件研究冷链物流配送中，配送商因实际配送问题会受到一些限制，这里主要说明以下几个限制因素：运输线路、配送中心、运输的货物、配送车辆、客户点。

（1）运输路径运输路径是由顶点（如配送中心等）、有向弧、无向边三个要素组成的运输结构，用来描述配送车辆向各客户点运输货物时需要经过的路径，如图1所示。

（2）配送中心配送中心作为冷链物流配送的中转站，是货物配送的基础，除进行配送货物的活动外，还主要进行一些收集货物、分类和加工货物的活动，以减少交易次数，最终实现销售或供应的现代流通设备。

在一次配送过程中，以运输范围和配送成本最小为前提，设置一个或多个配送中心。

（3）运输的货物冷链物流配送研究的对象就是货物。

对货物研究时，要注意货物的品种、单位价格、包装材质、货物体积和重量，以及客户要求的送货时间、地点等。

货物信息的不同直接影响着配送车辆的路径选择。

（4）配送车辆冷链条件下进行货物运输的工具是车辆。

对于运输车辆，根据货物的特点需要考虑关于车辆的以下要素：车辆的类型、承载货物的能力、行驶的最大距离、最终停靠的地点等。

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ｃｕｅｔｅｍａｅａｓｓｏｌｅｄｌｅｅｏｔｅｌｅｉｉｅｉｎｅｖｌｅｉｌｏｔｇｐｏｌｍｉａｓｈｔｒｌｈｕｄｂｅｉｒｄｔｉｎａｇｖｎｔｉｖｈｎｍｅｉｔｒａ，ａｖｈｃｅｒｕｉｒｂｅｗｔｎｈ
（中科技大学机械学院，北武汉４０７）华湖３０４
摘要：析了现阶段汽车总装线物料配送中存在的问题，立了适用于汽车总装线物料配送路径规划的混合时间窗分建
模型，出了解决带时间窗的汽车总装线物料配送路径优化问题的改进遗传算法，提使用了一种新的染色体编码方式
的重要一环。
ＭＭＡ）指在同一条生产线上生产出同样基体、Ｌ是不
同变型的产品，些产品在工艺和装配方式上大多这相同，仅在产品内容配置、色、号上有所区别，颜型产
Ｋｅｏｄ：ｕｏｏｉｅｅａａｓｍｌｌｅｖｈｌｒｕｉｇｐｏｌ（Ｒ）ｆｒａｅａｄｌｅ；ｅｙｗｒｓａｔｂｌｇｎｒｌｓｂｙｉ；ｅｉｅｏｔｒｂｅＶＰｏｔｌｅｉｒｇ — ｍｅｅｎｃｎｍｍｒｖｙｉｎｔｌｏｉｍ（Ａ）ｅｉａｒｈＧｃｇｔ混流装配线（ｘｄｏｅＡｓｍｂｙＬｎ，ＭｉＭｄｌｓｅｌｉｅｅ
和与之对应的交叉算子。针对传统轮盘赌随机操作选择误差比较大的弊端，出改进的轮盘赌选择算子，大随机提加
数的产生次数并加入排序选择的思想，融合了最佳个体保存选择策略，高算子的选优性能。实验表明该算法用于提求解带时间窗的汽车总装线物料配送路径问题的有效性。关键词：汽车总装线；物料配送路径规划；遗传算法
ＡｕｔｍｏｉｅＧｅｅａｓｍｂｌｎｅｏｂｌｎｒｌＡｓｅｙＬｉ
ＷａｇＮｎ，ｉＳｉｑ，ａｇＪｎｆｎｎａＬｈ— ｉＷｎｕ・ｅｇ
（ｃｏｌｆｃａｉｌｃｎｅ＆Ｅｇｎｅｎ，ｕｚｏｇＵｉｅｉｆｃｅｃＴｃｎｌｙＷｕａ３０４，ｈｎ）ＳｈｏｏｈｎｃｉｃＭｅａＳｅｎｉｅｒｇＨａｈｎｎｖｒｔｏｉｅ＆ｅｈｏｏ，ｈｎ４０７ＣｉｉｓｙＳｎｇａ
ｔｅｗｎｏｓ（ＲＷ）ｍｄｌｓｅｅｐｄｆｅｐｏｌｍｏｍａｒｌｅｖｒ．ｈｎａｐｏｅｅｉｉｄｗＶｍｏｅｉｄｖｌｅｒｈｒｂｅｆｔｉｌｅＴｅ，ｎｉｒｖｄｇ－ｏｏｔｅａｄｉｙｍｎｔｌｒｈ（Ａ）ｉｐｅｅｔｏｅｉｙｔｉａｏｉｍ，ｎｗｃｒｍｓｍｅｃｄｎｎｒｓｏｅｅｃａｏｔｍＧｉｇｉｓｒｓｎｅｔｓｌｔｈｓｌｒｈｄｏｖ．Ｂｇｔｅｈｏｏｏｏｉｇａｄｃｏｓｖｒ
中图分类号：Ｐ０Ｔ３文献标志码：Ａ文章编号：０７７７（０２０ —０４０１０－３５２１）２０９ —６
ＶｅｃｅＲｏｔｎｔｍｅＷｉｄｏｎａｅｉｌＤｅｉｅｙｆｒｈｉｌｕｉｇｗｉｈＴｉｎｗｓｉＭｔｒａｌｖｒｏ
Ａｂｓｒｃｔａｔ：ＴｈｔｔｓｏｔｒａｅｉｅｙｆｒａｘｓｉｇａｔｍｏｉｅｅａｓｅｌｉｅｉｎｌｚｄＢｅｅｓａｕｆｍａｅｉｌｄｌｖｒｏｎｅｉｔｎｕｏｂｌｇｎｒｌａｓｍｂｙｌｎｓａａｙｅ．ｅ－
第１５卷第２期
２１０２年４月
工业工程
ＩｄｓｒａｇｎｅｉｇＪｕｎｌ ห้องสมุดไป่ตู้ ｕｔｉｌＥｎｉｅｒｎｏｒａ
Ｖｏ．１．１５Ｎｏ２Ａｐｌ２０１ｉｒ２
带时间窗的汽车总装线物料配送路径规划
王楠，世其，峻峰李王
ｍｅｈｄｓａｅｐｏｏｅｔｏｒｒｐｓｄ．Ａｌｏ，ｔｖｒｏｈｉａｖｎａｅｏｈｒｄｔｏａｏｌｔｅｅｔｎ，ａｎｗｏ — ｓｏｏｅｃｍｅｔｅｄｓｄａｔｇｆｔｅｔａｉｎｌｒｕｅｔｓｌｃｉｉｅｏｅｒｕｌｔｅｓｌｃｉｎｍｅｈｏｓｐｏｏｅｏｉｃｅｓｈｕｍｂｒｏａｄｍｕｅｔｅｅｔｔｄｉｒｐｓｄｔｎｒａｅｔｅｎｏｅｆｒｎｏｎｍｂｅｅｒｔｄ．Ｉｌｏｋｅｈｒｇｎｅａｅｔａｓｅｐｓｔｅｓｒｔｇｏｓｌｃｈｅｔｉｄｖｄｌ．Ｔｅｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌｓｖｌａｅｔｅｐｏｏｅｔｏｔａｅｙｔｅｅｔｔｅｂｓｎｉｉｕａｓｈｘｅｉｎａｅｕｔａｉｔｈｒｐｓｄｍｅｈｄ．ｄ