申请/专利权人：东南大学

申请日：2023-04-25

公开（公告）日：2024-02-02

公开（公告）号：CN117494856A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q10/047;G06Q10/083;G06Q10/0835;G06Q10/087;G06Q30/0201;G06N3/126

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本发明属于物流供应链优化技术领域，公开一种无人便利店供应链选址、库存与路径问题的决策方法，通过分析包括供应商、多个配送中心和多个无人便利店在内的配送网络的相关成本因素，研究各级节点的库存策略，建立以系统总成本最优为目标的集成优化模型。为了求解该模型，本发明设计了结合自适应遗传算法和节约里程法的两阶段启发式算法。阶段一利用自适应遗传算法进行设施选址和服务区域的划分，并利用节约里程算法在已划分的服务区域内进行配送路径的优化；阶段二结合阶段一的两种算法在初始解的基础上进一步寻找最终解。本发明能够帮助无人便利店运营商降低成本，提升效益，为选址、库存、配送路径等重要供应链决策提供支持。

主权项：1.一种无人便利店供应链选址、库存与路径问题的决策方法，其特征在于，包括以下步骤：构建无人便利店供应链选址、库存与路径集成模型，对集成模型的选址成本、运输成本、配送中心库存成本、无人便利店库存成本进行相关成本分析，建立总成本的表达式，形成集成模型的目标函数；集成模型以满足所有配送中心的需求以及问题相关假设为约束条件；设计一种两阶段启发式算法求解模型：阶段一采用自适应遗传算法进行设施选址和服务区域划分；采用节约里程算法在已划分的服务区域内优化配送路径；阶段二在阶段一的初始解的基础上，通过优化所需的配送中心数量，重复阶段一的步骤，得到不同配送中心数量下的最优解，最后对不同配送中心数量下的最优解进行对比并选择最优的方案作为选址-库存-路径集成模型的最终解。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 一种无人便利店供应链选址、库存与路径问题的决策方法

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