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位置路由问题(LRP)共同优化了仓库的位置和车辆的路由。研究最多的LRP变体是电容的LRP(CLRP)。这些方法通常将问题分解为位置阶段,以确定有希望的仓库配置和路由阶段,在该阶段中,解决了车辆路线问题以评估先前确定的仓库配置的质量。不幸的是,CLRP文献并没有太多阐明算法特征对这种启发式方法的解决方案质量和运行时的影响最大的重要问题。本文的目的是为CLRP提出一种简单(但相当有效的)启发式启发式启发式方法,并就此问题的成功元启发式设计设计一些见解。我们的算法是一种混合组合(i)使用可变邻居下降的抓地力阶段,用于位置阶段的局部改进,(ii)在路由阶段进行可变的邻域搜索。我们分析了算法组件对溶液质量和运行时的影响。此外,我们发现,用于评估趋势中研究的仓库配置质量的次优路由解决方案导致与太多的开放仓库相结合。我们提出了一个减轻此缺点的仓库配置阶段,我们显示

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