竞争环境下的截流设施选址与车辆路径优化

"该文研究了在竞争环境下的截流设施选址与带时间窗的多中心车辆路径问题，采用阶梯型效用函数和偏离距离来模拟消费者选择行为，并通过双层规划模型解决门店选址和车辆路径优化。文章还提出了一种基于聚集度的启发式算法对门店进行分类，并应用改进的蚁群算法进行求解。实验结果证明了模型的效率和实用性。" 在物流和供应链管理中，截流设施的选址与车辆路径问题是非常关键的决策问题，它直接影响到运营成本和服务质量。本文针对这个问题，引入了一个创新的模型，在竞争环境中考虑了设施覆盖范围的衰退效应。设施覆盖范围的衰退意味着随着距离增加，消费者的偏好会逐渐降低，这使得选址决策变得更加复杂。 首先，文章使用阶梯型效用函数来描述消费者在选择服务设施时的行为模式。这种函数能体现消费者对于距离增加的敏感性，即随着与设施距离的增加，消费者选择该设施的可能性会呈阶梯状下降。同时，考虑到偏离常规路径的距离（偏离距离），这有助于更准确地估计不同位置的需求量。 接着，为了优化门店布局和车辆路线，文章提出了基于聚集度的启发式算法来对门店进行分类。聚集度是一种评估区域人口或消费集中程度的指标，通过这种分类方法，可以更有效地确定哪些区域应优先设置设施，以及如何分配车辆以满足这些区域的需求。 然后，文章采用双层规划法构建了多目标整数规划模型。上层模型关注截流设施的选址，旨在最大化总体效益，而下层模型则处理车辆路径的优化，确保在时间窗限制下满足配送需求。双层规划将这两个问题紧密结合，共同寻求最优解。 最后，针对上述模型，文章提出了一种改进的蚁群算法来求解。蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁寻找食物过程的优化算法，对于解决复杂的组合优化问题具有优势。通过对比实验，改进后的蚁群算法能够有效找到近似最优解，验证了所提出的模型和方法的有效性和可行性。 该研究为竞争环境下的物流设施选址和车辆路径规划提供了一种新的建模和求解方法，对于实际运营中的决策支持具有重要的理论与实践意义。