Resumen

La asignación de recursos de la red logística colaborativa puede satisfacer eficazmente las necesidades de los clientes. Puede lograr la maximización del beneficio general de la red logística y asegurar que la red logística colaborativa funcione de manera ordenada al crear valor. Por lo tanto, este artículo se basa en la relación del proveedor de la red logística colaborativa, el almacén de tránsito y los vendedores, y consideramos la incertidumbre del tiempo para establecer un modelo de programación de dos niveles con restricciones aleatorias y proponer un algoritmo híbrido inteligente genético de recocido simulado para resolverlo. Un ejemplo numérico muestra que el método tiene una mayor robustez y convergencia; puede lograr una racionalización y optimización de la asignación de recursos de la red logística colaborativa.

• Materias:Calibración geométrica Núcleos computacionales Consultas de palabras clave Pronóstico probabilístico Máquina de aprendizaje
• Subjects:Geometric calibration Computational kernels Keyword queries Probabilistic forecasting Machine learning
• Palabras claves:Red de logística; Asignación de recursos; Colaborativo; Creación de valor; Incertidumbre; Optimización
• Keywords:Logistics network; Resource allocation; Collaborative; Value creation; Uncertainty; Optimization