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        基于節(jié)約矩陣法的物流配送決策問題

        2015-05-30 16:52:51程麗紅
        2015年14期

        作者簡介:程麗紅(1995-),女,漢族,安徽亳州人,學(xué)生,南京農(nóng)業(yè)大學(xué),交通運(yùn)輸專業(yè)。

        摘要:本文針對由子庫向零售點(diǎn)配送貨物的路徑選擇問題,綜合運(yùn)用節(jié)約矩陣法、貪心算法以及旋轉(zhuǎn)掃描法選擇每輛車需要配送的零售點(diǎn)并安排配送路線,使得總運(yùn)輸距離最短進(jìn)而降低運(yùn)輸費(fèi)用。

        關(guān)鍵詞:配送路線;節(jié)約矩陣法;貪心算法;車輛調(diào)度

        引言

        作為現(xiàn)代物流最重要的部分,運(yùn)輸引起越來越多企業(yè)的關(guān)注。運(yùn)輸距離作為影響運(yùn)輸費(fèi)用的主要因素,如何盡可能縮短運(yùn)輸距離是企業(yè)管理者正在面臨的問題。一個(gè)子庫如何配發(fā)車輛選擇合適的路徑配送貨物屬于車輛的路徑優(yōu)化問題(VRP),國內(nèi)外的學(xué)者均對此有所研究,提出了遺傳算法、掃描法、節(jié)約法以及精確算法。由于部分算法的模型復(fù)雜、運(yùn)算量較大難以求解以至于沒能被企業(yè)推廣使用。通過學(xué)習(xí)和查閱資料得知用節(jié)約矩陣算法進(jìn)行物流送貨路線優(yōu)化,可以簡單有效地求得問題的最優(yōu)解或近似最優(yōu)解,本文采用操作簡單便捷的節(jié)約矩陣法優(yōu)化配送路線,在通過軟件實(shí)現(xiàn)的過程中由于運(yùn)用節(jié)約矩陣算法進(jìn)行排序的程序代碼出錯(cuò)較多,選擇用貪心算法來實(shí)現(xiàn)給各個(gè)客戶送貨的排序問題。由于貪心算法選擇最近的點(diǎn),個(gè)別點(diǎn)會明顯增大總路線長度,因而用旋轉(zhuǎn)掃描法進(jìn)行最終的優(yōu)化。綜合運(yùn)用三個(gè)模型看似麻煩實(shí)則算法復(fù)雜度及路線優(yōu)化效果均明顯提高,具有較強(qiáng)實(shí)用性。

        1.問題描述分析

        該問題是對從子庫到零售點(diǎn)送貨安排路線優(yōu)化問題的研究,由子庫向50個(gè)不同需求的零售點(diǎn)配送貨物,每輛送貨車裝載量上限為160,通過制定合理的送貨線路,快速而經(jīng)濟(jì)地將子庫貨物送達(dá)用戶手中。以總的運(yùn)輸時(shí)間最短為目標(biāo),假設(shè)速度均勻,則可轉(zhuǎn)化為總的路線長度之和最短同時(shí)要滿足的約束條件是每輛送貨車的裝載量不超過160,送到每個(gè)零售點(diǎn)的貨物不少于各自的需求量。

        運(yùn)用節(jié)約矩陣法進(jìn)行送貨線路優(yōu)化時(shí),已知條件為每個(gè)零售點(diǎn)的位置坐標(biāo)和訂貨量、子庫的位置坐標(biāo)以及擁有的車輛數(shù);優(yōu)化目標(biāo)為確定每一個(gè)參與送貨的車輛裝載多少貨物,送貨到哪幾個(gè)零售點(diǎn),走什么線路,使得配送距離最短從而使送貨總費(fèi)用最小。

        對于網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的運(yùn)輸配送,把子庫和零售點(diǎn)假定成點(diǎn),把子庫與零售點(diǎn)之間的配送路線假定成線。從而把子庫與零售點(diǎn)之間的配送運(yùn)輸路線優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成尋找由點(diǎn)與線組成的網(wǎng)絡(luò)圖中各點(diǎn)與各線之間的最佳路徑問題。

        2.算法原理與求解

        節(jié)約矩陣法的基本思想是:如果將運(yùn)輸問題中的兩個(gè)回路合并成一個(gè)回路,就可縮短配送線路總里程,并減少了一輛車。下圖為合并回路前后總里程優(yōu)化情況:

        圖1兩種配送路線圖

        設(shè)子庫為O點(diǎn),位置坐標(biāo)為(xO,yO);訂貨零售點(diǎn)為1、2、……n,位置坐標(biāo)分別為(x1,y1)、(x2,y2)……(xn,yn)。節(jié)約矩陣分析法的主要求解步驟包括:

        (1)確定距離方陣。確認(rèn)距離方陣是要求出配送系統(tǒng)中子庫與各零售點(diǎn)之間的距離,在坐標(biāo)系中兩點(diǎn)之間的距離公式為:

        Dist(a,b)=(xa-xb)2+(ya-yb)2(2-1)

        式中a,b是0—n之間的任意數(shù)。

        (2)確定節(jié)約方陣。節(jié)約方陣是指將兩個(gè)零售點(diǎn)的訂貨放在一輛貨車上聯(lián)合運(yùn)送時(shí)節(jié)約的累積,本文按照距離建立節(jié)約方陣。用S(A,B)表示由于將o-a-o、o-b-o兩個(gè)回路合并成o-a-b-o一個(gè)回路而節(jié)約的距離,由圖一可知節(jié)約方陣如下:

        (3)確定每輛車配送的零售點(diǎn)。確定每輛車配送的零售點(diǎn)時(shí),目標(biāo)是在滿足每個(gè)零售點(diǎn)的訂貨量需求以及保證每輛車不超載的前提下使總的節(jié)約距離最大。方法是首先為各個(gè)零售點(diǎn)確定單獨(dú)的配送回路,任意選擇一個(gè)零售點(diǎn)為起點(diǎn),按照節(jié)約距離越大優(yōu)先權(quán)越高的原則優(yōu)先合并各零售點(diǎn)間的配送車輛直至車輛的最大載運(yùn)量。接著開始新的車輛配送點(diǎn)選擇直至所有零售點(diǎn)配送完成。

        (4)確定每輛車的配送路線。確定每輛車所需要配送的零售點(diǎn)后需要確定為各個(gè)零售點(diǎn)配送訂單的先后順序,由于每輛車所配送的零售點(diǎn)不重疊,各配送路線間不會相互影響,因此目標(biāo)是每輛車的運(yùn)輸行程最短即可,貪心算法可以簡單有效地求得問題的最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。

        貪心算法步驟如下:(1)從點(diǎn)1出發(fā)計(jì)算點(diǎn)1與余下的n-1個(gè)點(diǎn)的距離,最短的距離為的d1、2′,相對應(yīng)的點(diǎn)記作2、;(2)計(jì)算點(diǎn)2與余下的n-2個(gè)點(diǎn)的距離,最短的距離為的d2′,3′,相對應(yīng)的點(diǎn)記作3′;…;(3)計(jì)算點(diǎn)j′與余下n-j個(gè)點(diǎn)間的距離,最小距離為dj′,(j+1)′,相對應(yīng)的點(diǎn)記作(j+1)′…;(4)最后,計(jì)算點(diǎn)(n-1)′與余下的點(diǎn)n′間的距離d(n-i)′,j′,n′,總路程:

        L=d12′+∑n-1j=2dj′,(j+1)′+dn′,1′(2,3)

        此算法是基于局部最優(yōu)進(jìn)而求得整體解,可能出現(xiàn)線路反復(fù)、最后返回出發(fā)點(diǎn)的距離很大等情況,故求得的整體解不一定最優(yōu)。但可以后期通過畫圖對結(jié)果進(jìn)行直觀的優(yōu)化。

        (5)優(yōu)化初始送貨線線。綜合節(jié)約矩陣法和貪心算法得到的配送運(yùn)輸路線后,采用旋轉(zhuǎn)掃描法,對于明顯不合理的客戶節(jié)點(diǎn)進(jìn)一步優(yōu)化,從而得到使運(yùn)輸行程變短或運(yùn)輸成本變小的優(yōu)化送貨線路。

        3.算例分析

        某公司子庫為50個(gè)零售點(diǎn)配送貨物,子庫、零售點(diǎn)坐標(biāo)及訂單量等信息如下表:

        4.結(jié)論

        伴隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展,運(yùn)輸在企業(yè)中發(fā)揮越來越重要的地位。本文提出了綜合節(jié)約矩陣法、貪心算法以及旋轉(zhuǎn)掃描法來解決子庫與零售點(diǎn)間車輛配送路線優(yōu)化問題。經(jīng)過對實(shí)例的分析可以驗(yàn)證方法的便捷實(shí)用性,優(yōu)化效果良好,對企業(yè)的配送路線優(yōu)化具有一定的實(shí)用價(jià)值。(作者單位:南京農(nóng)業(yè)大學(xué))

        參考文獻(xiàn):

        [1]軒華.基于改進(jìn)節(jié)約法的配送路線優(yōu)化問題研究[J].物流技術(shù),2010,Z2:94-97.

        [2]王勇,吳志勇,廖明,張戰(zhàn)峰,趙鵬.物流配送車輛調(diào)度決策支持系統(tǒng)[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2006,09:162-166.

        [3]張宇,童瑩.物流業(yè)節(jié)約矩陣法優(yōu)化研究[J].企業(yè)導(dǎo)報(bào),2013,01:116-117.

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