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        基于節(jié)約算法的集送貨車(chē)輛路徑優(yōu)化研究

        2016-05-30 17:44:17鄧芳敏
        決策與信息·中旬刊 2016年8期

        鄧芳敏

        【摘要】車(chē)輛路徑問(wèn)題是物流系統(tǒng)調(diào)度中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),它可以使物流經(jīng)濟(jì)效益化,實(shí)現(xiàn)物流運(yùn)作科學(xué)化和高效化。而集送貨一體化把配送和集貨兩個(gè)目標(biāo)結(jié)合在一起,統(tǒng)籌安排,能更好達(dá)到成本最小化和效益最大化的根本目的,因此本文針對(duì)有集送貨雙重需求,有時(shí)間窗約束的車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題,通過(guò)改進(jìn)后的節(jié)約算法實(shí)現(xiàn)了路徑優(yōu)化,同時(shí)對(duì)案例進(jìn)行了分析,給出了路徑優(yōu)化方案。

        【關(guān)鍵詞】路徑優(yōu)化;節(jié)約算法;集送貨一體化;時(shí)間窗約束

        一、背景

        在物流運(yùn)輸過(guò)程中,運(yùn)輸成本占了60%,部分產(chǎn)品的運(yùn)輸成本甚至高于產(chǎn)品的生產(chǎn)成本,因此對(duì)配送進(jìn)行優(yōu)化成為公司降低物流成本,實(shí)現(xiàn)自身利益最大化的一個(gè)重要方面。而運(yùn)輸車(chē)輛的行車(chē)路線是配送優(yōu)化的核心問(wèn)題,在配送的同時(shí)回收貨物是現(xiàn)代物流的發(fā)展方向,因此,一體化集貨與配送的車(chē)輛路徑問(wèn)題(Vehicle Routing Problem with Back-hauls,VRPB)得到了廣泛重視。

        二、研究現(xiàn)狀

        目前國(guó)內(nèi)對(duì)于帶集貨送貨車(chē)輛路徑規(guī)劃的研究主要有霍佳震,張磊把上述問(wèn)題分解為兩個(gè)階段進(jìn)行求解:第一階段對(duì)每一項(xiàng)任務(wù)內(nèi)部的集貨點(diǎn)與送貨點(diǎn)進(jìn)行內(nèi)部安排行車(chē)路線;第二階段再對(duì)各項(xiàng)任務(wù)之間進(jìn)行外部安排行車(chē)路線,以此簡(jiǎn)化問(wèn)題。鐘石泉,賀國(guó)光提出一種改進(jìn)的禁忌算法來(lái)解決這類(lèi)問(wèn)題。李華建立多目標(biāo)優(yōu)化模型,用混合遺傳算法進(jìn)行仿真求解。

        本文重點(diǎn)討論通過(guò)簡(jiǎn)單節(jié)約算法進(jìn)行修正得到的改進(jìn)型節(jié)約算法,對(duì)有集送貨雙重需求,有硬時(shí)間窗約束的車(chē)輛路徑進(jìn)行優(yōu)化,并對(duì)某案例進(jìn)行分析,給出優(yōu)化方案。

        三、研究方法

        (一)節(jié)約算法

        節(jié)約算法的基本步驟是先將各客戶點(diǎn)分別與配送中心相連形成初始路線,然后將任意兩客戶點(diǎn)(即i,j)相連并計(jì)算節(jié)約值: ,S(i,j)越大,節(jié)約的費(fèi)用越多。S(i,j)按由大到小排序后,按照S(i,j)排序順序依次連接各點(diǎn)。若連接過(guò)程中出現(xiàn)該路線運(yùn)貨總量超過(guò)車(chē)輛載重,則不連接這兩點(diǎn),考慮后面兩點(diǎn)的連接。

        本案例增加了集送貨任務(wù)以及硬時(shí)間窗要求,要首先判斷各點(diǎn)集送貨量之和有無(wú)超過(guò)車(chē)輛載重Q,如果超出,需要在滿足Q的情況下對(duì)該點(diǎn)單獨(dú)集送貨,而超出Q的部分再參與計(jì)算。

        (二)改進(jìn)的節(jié)約算法

        對(duì)配送量和集貨量有如下改進(jìn):各節(jié)點(diǎn)配送量和集貨量)表示在節(jié)點(diǎn)j加入路線后可以留出的空間效益,把差值越大的節(jié)點(diǎn)放在運(yùn)輸路線的前面部分,并考慮車(chē)輛的載重限制。因此對(duì)節(jié)約算法進(jìn)行一定的修正。即。

        對(duì)于時(shí)間窗約束有:設(shè)Si為完成任務(wù)i所需的時(shí)間,Ti為裝貨或卸貨所需的時(shí)間,ETi為i的允許最早開(kāi)始時(shí)間,LTi為i的允許最遲開(kāi)始時(shí)間,則Si需滿足:ETi≤Si≤LTi , S0=0令ti,j為車(chē)輛由點(diǎn)i行駛到點(diǎn)j的時(shí)間,則到達(dá)j點(diǎn)時(shí)間的推遲(或提前)量EFj可表示為,則有:EFj<0,提前到達(dá);EFj>0,推遲到達(dá)。定義參數(shù),分別為j點(diǎn)的到達(dá)時(shí)間最大可提前量和最大允許推遲量,則有

        其具體步驟如下:(1)形成一個(gè)初始解。采取單點(diǎn)配送構(gòu)成各車(chē)輛配送點(diǎn)集,令;(2)計(jì)算各客戶點(diǎn)間的,距離節(jié)約值S(i,j)及S'(i,j);(3)按S(i,j)值的上述順序,逐個(gè)考察其端點(diǎn)i和j,若滿足以下條件,則轉(zhuǎn)下步,否則,不連接。條件是:1)點(diǎn)i和點(diǎn)j不在一條線路上;2)點(diǎn)i和點(diǎn)j均與基點(diǎn)相鄰。

        (4)考察點(diǎn)i和點(diǎn)j連接后線路上的總配送量要小于車(chē)載量且集貨量之和要小于車(chē)載量減去總配送量,則轉(zhuǎn)下步,否則不連接。 (5)計(jì)算EFj,若滿足或,?。╥,j)插入到線路中,否則,不連接。(6)計(jì)算連接點(diǎn)i和點(diǎn)j后車(chē)輛到達(dá)各項(xiàng)任務(wù)的新時(shí)間,返回步驟(3),直至考察完所有的弧為止。

        (三)節(jié)約算法具體應(yīng)用

        1、案例分析

        本文在符合客戶可接受送達(dá)時(shí)間的前提下,不考慮運(yùn)送次序?qū)蛻魸M意度和運(yùn)輸成本的影響,以贛州YQ農(nóng)產(chǎn)品配送中心為實(shí)例并優(yōu)化該配送中心的物流配送路徑,贛州YQ農(nóng)產(chǎn)品配送中心主要給贛州市區(qū)的15個(gè)大客戶運(yùn)送農(nóng)產(chǎn)品,每天一定的時(shí)間段進(jìn)行配送,配送中心目前有4輛車(chē),核定載重量為10噸。每天運(yùn)輸?shù)乃俣葹?0km/h,由配送中心負(fù)責(zé)配送和集貨。A值取0.6。在此情況下為使配送中心自身運(yùn)輸成本最低,合理規(guī)劃其路徑。本案例取配送中心附近的8個(gè)點(diǎn),配送中心為0點(diǎn),其他贛州國(guó)光超市為1、天虹商場(chǎng)2、鐵龍大酒店3、匯康大酒店4、贛州格蘭云天國(guó)際酒店5、江西理工大學(xué)6、贛南醫(yī)學(xué)院7、江西環(huán)境工程學(xué)院8。其各地點(diǎn)的距離以及它們的需求量和配送量如上表所示:

        四、優(yōu)化方案

        贛州YQ農(nóng)產(chǎn)品配送中心的在日常的配送過(guò)程中,其農(nóng)產(chǎn)品配送路線計(jì)劃主要是依據(jù)駕駛員的配送經(jīng)驗(yàn)來(lái)安排,當(dāng)配送客戶點(diǎn)較少時(shí),此類(lèi)方法才有一定可行性,但在配送客戶點(diǎn)很多時(shí),這種方法缺乏科學(xué)依據(jù),可操作性不強(qiáng),同時(shí)存在許多不合理的地方,這時(shí)候配送成本會(huì)增加很多。贛州YQ農(nóng)產(chǎn)品配送中心,由文獻(xiàn)知贛州YQ農(nóng)產(chǎn)配送中心的原有農(nóng)產(chǎn)品配送計(jì)劃和車(chē)輛配送對(duì)應(yīng)客戶點(diǎn)的實(shí)際情況,車(chē)輛編號(hào)配送線路計(jì)劃如下:

        五、總結(jié)

        本文從改進(jìn)C一W節(jié)約算法入手,對(duì)有時(shí)間窗約束的VRPSDP式進(jìn)行了研究,提出了以集貨量和送貨量共同作為各客戶點(diǎn)歸并的判斷條件,并與其最短距離結(jié)合其來(lái)在規(guī)定的時(shí)間將貨物送到以及集貨。案例表明文中所提出的算法實(shí)現(xiàn)了路徑優(yōu)化,并節(jié)約了配送中心的運(yùn)輸費(fèi)用。

        參考文獻(xiàn)

        [1]馮芳媛.B2C電子商務(wù)中帶逆向物流的車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題研究[D].沈陽(yáng)師范大學(xué),2012

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