数学建模中的送货线路设计问题

简介：
本研究探讨了在数学建模中如何优化送货线路的设计，通过分析成本、时间等要素，提出了一种高效的路径规划算法，以实现物流配送的最优化。 本段落探讨了定位与运输路线安排问题的解决策略，并提出了一种新的方法：首先利用启发式规则将客户进行分类，形成若干个子类；随后采用混沌搜索算法来优化LRP（定位-运输路线规划）。研究还引入了一种混合算法，即结合聚类分析中的启发式规则和混沌搜索技术以求解物流配送路径的优化问题。由于混沌序列具备随机性和遍历性特点，在全局最优解寻找上具有优势，因此能有效避免传统方法中常见的“局部最优”陷阱。 通过计算机仿真案例验证了该混合算法在解决带有约束条件的非线性物流配送路线规划中的有效性与实用性，并表现出良好的性能指标。这表明此策略对于处理复杂的运输路径优化问题有显著的应用价值和潜力。关键词包括：聚类分析、混沌理论、混沌搜索技术、定位-运输线路安排（LRP）、物流配送服务以及优化方法等。