【摘 要】
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为解决物流配送中较大规模同时取送货路径优化问题，文章提出一种两阶段混合策略搜索算法提高对求解效率和精度的需求适应。首先，以最小化配送成本为目标构建了该问题的配送路径优化模型，基于先分解再求解的思想提出两阶段算法策略，使用区域划分聚类算法将大规模车辆路径问题划分为多个子问题，之后利用混合搜索策略的变邻域算法来求解每个子问题，提高对不同子问题结构的适应能力。在算例中，通过多个不同规模的算例进行仿真实验
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（71701101）；
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为解决物流配送中较大规模同时取送货路径优化问题，文章提出一种两阶段混合策略搜索算法提高对求解效率和精度的需求适应。首先，以最小化配送成本为目标构建了该问题的配送路径优化模型，基于先分解再求解的思想提出两阶段算法策略，使用区域划分聚类算法将大规模车辆路径问题划分为多个子问题，之后利用混合搜索策略的变邻域算法来求解每个子问题，提高对不同子问题结构的适应能力。在算例中，通过多个不同规模的算例进行仿真实验，并与同类算法进行对比，实验结果验证了文章中模型与算法能够有效解决较大规模同时取送货物流配送路径优化问题。
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