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        基于服務(wù)區(qū)域劃分優(yōu)化的配送路徑規(guī)劃問(wèn)題研究

        2015-11-16 03:06:10無(wú)錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院江蘇無(wú)錫214073
        物流科技 2015年3期
        關(guān)鍵詞:分區(qū)螞蟻聚類

        張 睿(無(wú)錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院,江蘇 無(wú)錫 214073)

        0 引 言

        流通領(lǐng)域中,許多物流配送企業(yè)借助外部經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,實(shí)現(xiàn)了規(guī)模擴(kuò)張與快速發(fā)展,但對(duì)如何控制成本,提高運(yùn)營(yíng)效率的迫切性并不強(qiáng)?,F(xiàn)在隨著經(jīng)營(yíng)環(huán)境的變化,物流需求量更大,客戶、網(wǎng)絡(luò)更復(fù)雜,對(duì)服務(wù)的要求更多樣化。但面臨的競(jìng)爭(zhēng)更加激烈,不管是從事跨區(qū)域配送還是城市配送,首先需要考慮顧客服務(wù)水平,贏得客戶的認(rèn)可,然后考慮配送運(yùn)營(yíng)的成本問(wèn)題,因而如何創(chuàng)新物流服務(wù),提高運(yùn)營(yíng)效率和控制日常運(yùn)營(yíng)成本成為每個(gè)配送企業(yè)需要時(shí)刻思考的問(wèn)題。

        傳統(tǒng)的基于經(jīng)驗(yàn)的方法,在企業(yè)規(guī)模有限,客戶數(shù)量不是非常多,配送網(wǎng)絡(luò)相對(duì)簡(jiǎn)單的情況下,只要員工和管理者技能過(guò)關(guān),執(zhí)行力好,都應(yīng)該能夠較好地完成配送任務(wù),獲得企業(yè)的發(fā)展。但是隨著銷售區(qū)域擴(kuò)大,客戶數(shù)量的不斷增加,客戶需求持續(xù)增長(zhǎng),配送業(yè)務(wù)量大增,配送周期縮短,配送線路更復(fù)雜,并且需求的隨機(jī)性、變動(dòng)性加大,光憑經(jīng)驗(yàn)和手工安排,已無(wú)法做到配送計(jì)劃的優(yōu)化,必須借助于統(tǒng)計(jì)分析、利用數(shù)學(xué)模型和智能算法,才能獲得較好的配送計(jì)劃,節(jié)省時(shí)間,提高效率。本文就是針對(duì)這些問(wèn)題,從企業(yè)應(yīng)用的角度,提出先合理劃分配送區(qū)域,再優(yōu)化配送路線的方法,從而達(dá)到降低成本,提高競(jìng)爭(zhēng)力的目標(biāo)。

        1 論文總體思路綜述

        排單和車輛調(diào)度是整個(gè)配送計(jì)劃和作業(yè)實(shí)施的核心,是配送任務(wù)和客戶服務(wù)按時(shí)完成的有力保證。

        傳統(tǒng)的訂單排單和車輛調(diào)度、路線安排都是由公司里業(yè)務(wù)能手來(lái)完成,送貨區(qū)域大了,客戶多了,這項(xiàng)工作的效率和完成工作的成本控制都會(huì)不理想,現(xiàn)在常用的智能優(yōu)化方法,把它作為一個(gè)典型的VSP問(wèn)題,建立數(shù)學(xué)模型,利用智能化的算法,求解可行的配送路徑規(guī)劃,作為理論研究,這樣的做法是有意義的。但是有兩個(gè)問(wèn)題:(1)這個(gè)模型數(shù)據(jù)的收集整理工作量特別大,計(jì)算過(guò)程也較長(zhǎng),因而成本不會(huì)低。(2)模型本身一定要適合實(shí)際的作業(yè)過(guò)程,這就需要有一個(gè)不斷測(cè)試和優(yōu)化的過(guò)程,并且還要適應(yīng)每天的動(dòng)態(tài)變化,否則反而會(huì)影響到日常的作業(yè)過(guò)程。許多研究理論完備、精深,但是在適應(yīng)產(chǎn)業(yè)化運(yùn)營(yíng)時(shí),工程上的可實(shí)現(xiàn)性還有待提高和完善。因而影響了這些很有價(jià)值的研究在企業(yè)實(shí)際中的運(yùn)用。

        本文的研究并不針對(duì)配送路徑規(guī)劃做理論上的深究,而是立足實(shí)際應(yīng)用,在可接受的范圍內(nèi),利用較簡(jiǎn)易實(shí)用的智能優(yōu)化方法,在較短的時(shí)間內(nèi),以較低的成本獲得相對(duì)優(yōu)化的配送路徑規(guī)劃方案。不求最佳,但求有效。為今后電子排單和送貨線路優(yōu)化軟件的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用作必要的鋪墊。

        具體設(shè)想:第一步,利用聚類分析法對(duì)配送區(qū)域進(jìn)行合理分區(qū),先把復(fù)雜問(wèn)題簡(jiǎn)單化。第二步,每個(gè)分區(qū)內(nèi)就是個(gè)典型的TSP問(wèn)題,有很成熟的解決辦法。在平衡好各分區(qū)工作時(shí)間安排后,就能很快獲得較理想的配送方案。

        重點(diǎn)是第一步,分區(qū)時(shí)一定要考慮到客戶位置、需求量、車輛載重、作業(yè)時(shí)間均衡限制等因素,需要花費(fèi)好多功夫。

        2 配送區(qū)域動(dòng)態(tài)優(yōu)化及其方法

        2.1 配送區(qū)域的初始劃分方法。配送區(qū)域優(yōu)化方法對(duì)最終優(yōu)化的結(jié)果有很大的影響,因而合理的劃分方法的選擇十分重要,目前常用的劃分方法有掃描法和聚類算法,在配送客戶有限、區(qū)域較小時(shí)運(yùn)用掃描法就可以了,但是當(dāng)客戶數(shù)量很多,區(qū)域較大,又要考慮約束條件時(shí),聚類算法就是我們必然的選擇了,聚類算法中K-means比較成熟,操作簡(jiǎn)單,原理是:把大量d維(二維)數(shù)據(jù)對(duì)象n個(gè)聚集成k個(gè)聚類(k<n),使同一聚類內(nèi)的對(duì)象相似性最大,不同聚類內(nèi)的對(duì)象相似性盡量的小。利用聚類算法分區(qū)可以使配送區(qū)域的劃分比較緊密并且實(shí)用。

        在運(yùn)用聚類分析法時(shí)有幾個(gè)問(wèn)題要注意:第一,k的選擇,以一天送貨總量/單車載重量,也可以放寬一些,到:一天送貨總量/單車載重量+1。第二,k個(gè)聚類內(nèi)的密度,分區(qū)密度大,效率高,成本低。第三,每個(gè)分區(qū)內(nèi)工作時(shí)間大體相當(dāng),這樣便于運(yùn)行的穩(wěn)定,進(jìn)行成本控制和人員、車輛的考核。第四,每個(gè)聚類間不重合。做到這樣分區(qū)效果會(huì)比較好。

        傳統(tǒng)的K-means聚類法,k個(gè)聚類區(qū)內(nèi),初始點(diǎn)是隨機(jī)產(chǎn)生的,運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng),收斂效果差。基于均衡化考慮,在配送對(duì)象分布不均勻時(shí),用密度法效果較好,初始中心點(diǎn)以密度來(lái)定義,運(yùn)用兩點(diǎn)間歐氏距離方法,求解所有對(duì)象間的相互距離,并求平均數(shù),用mean(D)表示,確定領(lǐng)域半徑n是對(duì)象數(shù)目,coefR是半徑調(diào)節(jié)系數(shù),0<coefR<1,經(jīng)驗(yàn)表明,coefR=0.13時(shí),效果最好。如果使用平均歐氏距離還不理想,可增加距離長(zhǎng)度,甚至用最大距離選擇法,收斂速度比較快。

        在配送對(duì)象分布較均勻時(shí),可考慮用網(wǎng)格法,效果較好,整個(gè)配送區(qū)域劃分用k=Q/q,k為初始點(diǎn)個(gè)數(shù),假設(shè)k=mn,將地圖劃分成m行n列,以每格中心點(diǎn)為初始點(diǎn),通過(guò)網(wǎng)格內(nèi)的反復(fù)聚類運(yùn)算,達(dá)到收斂,獲得網(wǎng)格穩(wěn)定的聚類中心。

        2.2 分區(qū)內(nèi)配送工作量的均衡。這樣就完成了配送區(qū)域的初步劃分,但是沒(méi)有考慮各個(gè)分區(qū)內(nèi)工作量的均衡問(wèn)題,如果工作量不均衡,對(duì)于客戶服務(wù)水平的保證,成本的控制,作業(yè)的安排,人員、車輛的考核都存在問(wèn)題。

        在實(shí)際的物流企業(yè)配送作業(yè)過(guò)程中,一般一輛車一天也就送貨10多家或20來(lái)家,多余的時(shí)間要用于收款,與公司財(cái)務(wù)部門(mén)交賬,核算出車相關(guān)費(fèi)用,所以不考慮同一車同一天出車多次的情況,多次出車待以后深入探討。那么就意味著每個(gè)分區(qū)就是一輛車一條線路,把問(wèn)題大大簡(jiǎn)化了,需要說(shuō)明的是:這種方法對(duì)于配送規(guī)模不是特別大的單個(gè)城市配送是適用的,也具有廣泛性。

        各分區(qū)內(nèi)的每日配送工作量是以配送作業(yè)耗用時(shí)間來(lái)衡量的,耗用時(shí)間有兩部分構(gòu)成:(1)車輛行駛時(shí)間;(2)客戶服務(wù)時(shí)間。由于配送分區(qū)有限,每個(gè)分區(qū)內(nèi)的客戶數(shù)量不是很多,可以采用實(shí)地測(cè)時(shí)的方式,把每條線路的配送時(shí)間統(tǒng)計(jì)出來(lái),這是一種手工辦法,但比較符合實(shí)際,各線路時(shí)間分別為T(mén)1,T2,T3,T4,…,Tk,從中選出最大值Tmax,最小值Tmin,用經(jīng)驗(yàn)法確定允許的差值,然后來(lái)調(diào)整超過(guò)差值的分區(qū)內(nèi)的客戶,從而使得各區(qū)作業(yè)時(shí)間基本均衡。

        如果客戶數(shù)量眾多,分區(qū)也較復(fù)雜,就需要借助統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,通過(guò)對(duì)樣本線路車輛行駛時(shí)間以及服務(wù)時(shí)間,擬合出分區(qū)作業(yè)時(shí)間函數(shù),然后,計(jì)算出所有線路作業(yè)時(shí)間,即使分區(qū)重新調(diào)整,線路重新組合,仍可以很快計(jì)算出線路作業(yè)時(shí)間。本文不在這個(gè)方面進(jìn)行深入探討。

        2.3 重新組合客戶,確定最終區(qū)域劃分。觀察各線路作業(yè)時(shí)間超過(guò)允許差值的部分,由大到小來(lái)調(diào)整,將離聚類中心最遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)點(diǎn)彈出,使本區(qū)T值下降,直至在差值以內(nèi),將彈出點(diǎn)加入到臨近的不足均衡作業(yè)時(shí)間的分區(qū)內(nèi),如果臨近分區(qū)作業(yè)時(shí)間超過(guò)允許差值,這個(gè)點(diǎn)就不能彈出,只能彈出另外的次遠(yuǎn)數(shù)據(jù)點(diǎn),以此類推,任何一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)只能彈出一次,直到所有數(shù)據(jù)點(diǎn)和分區(qū)調(diào)整完畢。

        這樣最終確定的分區(qū),既能做到區(qū)域劃分緊密,效率、成本更低,又能做到各區(qū)作業(yè)時(shí)間均衡,便于工作指派,車輛、人員核算。

        以上是本文的第一部分工作,也是最有意義的工作,確定好合理的區(qū)域劃分,不僅是配送作業(yè)合理化的重要步驟,也是業(yè)務(wù)人員訪銷工作和客戶服務(wù)的重要依據(jù)。

        3 基于改進(jìn)蟻群算法的分區(qū)線路優(yōu)化方法

        分區(qū)內(nèi)線路安排,就是一輛送貨車由DC出發(fā),依次經(jīng)過(guò)分區(qū)內(nèi)每一個(gè)客戶點(diǎn),完成送貨后返回DC,求出近似最優(yōu)的行車順序,這是個(gè)典型的旅行商問(wèn)題(Traveling Salesman Problem,TSP),TSP是NP完全問(wèn)題,解法很多,有精確算法,也有啟發(fā)式算法,目前許多智能算法就屬于啟發(fā)式算法,可以解決較復(fù)雜的線路優(yōu)化問(wèn)題,對(duì)于一般線路優(yōu)化也能做得更準(zhǔn)確,這里介紹蟻群算法解決實(shí)際問(wèn)題。原因是蟻群算法與其他啟發(fā)式算法相比,在求解性能上,具有較強(qiáng)的魯棒性和搜索較好解的能力,是一種分布式的并行算法,一種正反饋算法,易于與其它方法結(jié)合??朔舅惴ㄈ秉c(diǎn),改善算法性能。

        3.1 蟻群算法簡(jiǎn)介。蟻群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)是由意大利學(xué)者M(jìn).Dorigo等人于20世紀(jì)90年代初提出的一種新的模擬進(jìn)化算法,其真實(shí)地模擬了自然界螞蟻群體的覓食行為。M.Dorigo等人將其用于解決旅行商問(wèn)題TSP,并取得了較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

        蟻群算法用于解決優(yōu)化問(wèn)題的基本思路是:用螞蟻的行走路徑表示待優(yōu)化問(wèn)題的可行解,整個(gè)螞蟻群體的所有路徑構(gòu)成待優(yōu)化問(wèn)題的解空間。路徑較短的螞蟻釋放的信息素?cái)?shù)量較多,隨時(shí)間推移,較短路徑上積累的信息素濃度逐步增高,選擇該路線的螞蟻數(shù)量也越來(lái)越多,最終整個(gè)螞蟻會(huì)在正反饋的作用下集中到最佳線路上,這個(gè)路線就是最有解。

        3.2 用蟻群算法解決分區(qū)線路優(yōu)化問(wèn)題。以下用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述蟻群算法的整個(gè)過(guò)程:設(shè)螞蟻數(shù)量為m,分區(qū)內(nèi)客戶數(shù)量為n,m≤n,客戶點(diǎn)i與客戶點(diǎn)j之間距離用dij(i,j=1,2,3,…,n)表示,t時(shí)刻i與j連接路徑上的信息素濃度為τij(t)。初始時(shí)刻各路徑上的信息素濃度相同。

        位于客戶點(diǎn)i的第k只螞蟻選擇客戶點(diǎn)j的概率為:

        其中:

        τ(i,j)表示邊(i,j)上的信息素濃度;

        η(i,j)是啟發(fā)信息,d是客戶點(diǎn)i和j之間的距離;α和β反映了信息素與啟發(fā)信息的相對(duì)重要性;

        tabuk表示螞蟻k已經(jīng)訪問(wèn)過(guò)的城市列表。

        當(dāng)所有螞蟻完成周游后,按以下公式進(jìn)行信息素更新。

        其中:ρ為小于1的常數(shù),表示信息的持久性。

        其中:Q為常數(shù);lk表示第k只螞蟻在本次迭代中走過(guò)的路徑,Lk為路徑長(zhǎng)度。

        蟻群算法解決TSP問(wèn)題具體步驟:(1)基本參數(shù)設(shè)置:包括螞蟻數(shù)m,信息素重要程度因子0≤α≤5,啟發(fā)函數(shù)重要因子1≤β≤5,信息素消逝參數(shù)0.1≤ρ≤0.99,信息素釋放總量10≤Q≤10 000,最大迭代次數(shù)iter_max,迭代次數(shù)初值iter=1。用試驗(yàn)方法確定α、β、ρ、Q值,以獲得較優(yōu)的組合,有助于改進(jìn)基本蟻群算法,提高整體優(yōu)化效果,并縮短運(yùn)算時(shí)間。(2)初始解的求解:利用最近鄰算法,以縮短算法運(yùn)算時(shí)間,并以此算法產(chǎn)生初始解的路徑長(zhǎng)度作為產(chǎn)生初始信息素的基礎(chǔ)。(3)構(gòu)建解空間:將各個(gè)螞蟻隨機(jī)地置于不同出發(fā)點(diǎn),對(duì)每個(gè)螞蟻,按公式(1)計(jì)算其下一個(gè)待訪問(wèn)的網(wǎng)點(diǎn),直到所有螞蟻訪問(wèn)完區(qū)域內(nèi)所有網(wǎng)點(diǎn)。(4)更新信息素:計(jì)算各個(gè)螞蟻經(jīng)過(guò)的路徑長(zhǎng)度Lk(k=1,2,…,m),記錄當(dāng)前迭代次數(shù)中的最優(yōu)解。同時(shí),根據(jù)(2)式和(3)式對(duì)各個(gè)網(wǎng)點(diǎn)連接路徑上的信息素濃度進(jìn)行更新。(5)判斷是否終止:若iter<iter_max,則令iter=iter+1,清空螞蟻經(jīng)過(guò)路徑的記錄表,并返回步驟2,否則終止計(jì)算,輸出最優(yōu)解。

        蟻群算法如結(jié)合其他啟發(fā)式算法,建立混合算法,能夠解決許多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,達(dá)到較好運(yùn)算效果,結(jié)合具體問(wèn)題,可以深入研究。

        4 本文的局限與進(jìn)一步研究的方向

        本文的研究更多地從實(shí)際運(yùn)用和操作的便利角度出發(fā),因而力求方法簡(jiǎn)便,運(yùn)算效率較高,然而實(shí)際問(wèn)題遠(yuǎn)比設(shè)想復(fù)雜,物流系統(tǒng)的優(yōu)化應(yīng)該是整體性的優(yōu)化。本文只是做了配送區(qū)域的合理劃分,在此基礎(chǔ)上,對(duì)區(qū)域內(nèi)配送路徑進(jìn)行優(yōu)化,只是送貨過(guò)程的優(yōu)化,完整的過(guò)程還包括客戶服務(wù)水平,合理的庫(kù)存水平,以及配送中心選址,服務(wù)地點(diǎn)(卸貨點(diǎn))的設(shè)置等,只有這些因素都考慮到了,才能真正實(shí)現(xiàn)配送系統(tǒng)的優(yōu)化。另外,還有靜態(tài)分析和動(dòng)態(tài)分析的區(qū)別,大區(qū)域劃分保持相對(duì)靜態(tài),區(qū)域間根據(jù)每日具體的業(yè)務(wù)需求做必要的動(dòng)態(tài)調(diào)整,這部分可借助人工安排,也可參考軟件,保持一定的靈活性。整個(gè)配送系統(tǒng)的研究千頭萬(wàn)緒,在進(jìn)一步的研究中,首先需要把銷售系統(tǒng)的優(yōu)化結(jié)合進(jìn)來(lái),客戶前端的需求和庫(kù)存決定著后面的訂單以及配送,業(yè)務(wù)員對(duì)零售網(wǎng)點(diǎn)的訪銷,一方面對(duì)接客戶服務(wù),體現(xiàn)公司的客戶服務(wù)水平,另一方面,對(duì)接訂單的處理以及最終的配送工作,業(yè)務(wù)人員訪銷作業(yè)的系統(tǒng)性安排,以及客戶、配送中心信息的一體化都有賴于業(yè)務(wù)訪銷與配送作業(yè)的綜合優(yōu)化。

        因而,配送區(qū)域合理劃分、送貨線路優(yōu)化以至于整個(gè)物流系統(tǒng),銷售系統(tǒng)、供應(yīng)系統(tǒng)的不斷優(yōu)化,對(duì)于物流企業(yè)、社會(huì)物流以及整個(gè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行系統(tǒng)是非常有意義的,對(duì)于眾多轉(zhuǎn)型中,缺乏專業(yè)知識(shí)和技術(shù)的中小物流企業(yè),有著普遍意義,值得重視。

        [1] 陳子俠,等.杭煙物流與送貨路線優(yōu)化[J].物流技術(shù),2003(8):38-40.

        [2] 王勇,池吉.物流配送路線及配送時(shí)間的優(yōu)化分析[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào),2008(4):647-650.

        [3] 楊弋,顧幸生.物流車輛優(yōu)化調(diào)度的綜述[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào),2003(增刊):105-111.

        [4] 陳文,鄭少鋒.基于蟻群算法的配送路徑規(guī)劃研究[J].物流科技,2013(7):45-47.

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