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        不確定條件下的應(yīng)急物資配送選址一路徑問題

        2018-11-26 09:12:38蔡六一
        商情 2018年47期

        蔡六一

        【摘要】應(yīng)急物流中存在各種不確定性、非常規(guī)的突發(fā)事件發(fā)生。本文對應(yīng)急物流配送中心的選址、車輛路徑的優(yōu)化進(jìn)行建模研究。

        【關(guān)鍵詞】不確定條件;應(yīng)急物資;配送選址;路徑問題

        應(yīng)急物資配送中心選址、車輛路徑是影響應(yīng)急物流效率的因素。本文在應(yīng)急物資配送中心選址、車輛路徑優(yōu)化等方面進(jìn)行研究,提高應(yīng)急物流的配送效率,及時(shí)對受災(zāi)區(qū)進(jìn)行救援。

        一、建立模型

        (一)問題說明

        發(fā)生突發(fā)事件時(shí),應(yīng)急物資配貨中心盡快將物資運(yùn)往需求點(diǎn)??紤]到應(yīng)急物資運(yùn)輸?shù)木o急性,以及短時(shí)間內(nèi)難以籌集到資金,所以將成本作為次要考慮因素。在各種不確定的情況下,盡可能最低成本的將應(yīng)急物資運(yùn)輸?shù)叫枨簏c(diǎn)。

        模型假設(shè):(1)應(yīng)急物流配送中心若干,且容量有限。(2)不同種類運(yùn)輸車輛若干,且容量有限。(3)需求點(diǎn)僅有1輛車提供服務(wù),且有時(shí)間限制。(4)需求點(diǎn)物資需求不確定,為隨機(jī)變量,正態(tài)分布。(5)道路可能損壞,運(yùn)輸時(shí)間為隨機(jī)變量,正態(tài)分布。

        (二)變量與符號說明

        A{r|r,2,…,n}:需求點(diǎn)集合;B{i|i=n+1,n+2,…,n+m}:候選配送中心集合;s={A}∪{B}:應(yīng)急物流網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn);|V{k|k=1,2,…,K}:運(yùn)輸車輛集合;Fi:候選配送中心i(i∈B)處的固定建設(shè)費(fèi)用;Wi:候選配送中心i(i∈B)的最大容量;dab:點(diǎn)a(a∈S)與點(diǎn)b(b∈S)之間距離;Ck:車輛k(k∈V)的固定運(yùn)營成本;Qk:車輛k(k∈V)的可用容量;qr:需求點(diǎn)r(k∈V)處的需求,服從正態(tài)分布;tab:車輛k(k∈V)從a(a∈S)到b(b∈S)的行駛時(shí)間,服從正態(tài)分布;tr:車輛在需求點(diǎn)r(r∈A)處的服務(wù)時(shí)間;LTr:需求點(diǎn)r(r∈A)處最遲必須得到服務(wù)的時(shí)間;Tbk:車輛k(k∈V)到達(dá)點(diǎn)b(b∈S)的時(shí)間,Tbk=Tbk+tabzabk+ta,b∈B,Tbk=0;C:單位距離車輛行駛成本:xi:1,如果被選作配送中心,0,否則:yik:1,車輛k(k∈V)分配到配送中心i(i∈B),0,否則;zabk:1,車輛k(k∈v)從節(jié)點(diǎn)a(a∈S)到b(b∈S),且a≠b;0,否則。

        (三)模型建立

        約束條件中有隨機(jī)變量,采用機(jī)會約束規(guī)劃方法。原則:決策可以一定程度上不滿足約束條件,但要保證約束條件成立概率大于某一置信水平,將物資需求與運(yùn)輸時(shí)間設(shè)為機(jī)會約束條件。模型詳見文獻(xiàn)[2]:目標(biāo)式:式(1)使物資到受災(zāi)區(qū)時(shí)間最短;式(2)使物流成本最低;約束式:式(3)表示每車配送量少于車輛容量的概率大于α1;式(4)表示配送量少于配送中心容量的概率大于α4;式(5)表示物資運(yùn)送到達(dá)時(shí)間滿足規(guī)定時(shí)間的概率大于α3;式(6)表示選取的配送中心可以運(yùn)輸;式(7)表示未選取的配送中心沒有發(fā)車;式(8)表示運(yùn)輸車輛只分給選取的配送中心;式(9)表示運(yùn)輸車輛只從分到的配送中心發(fā)車;式(10)表示運(yùn)輸車輛在配送中心之間沒有來往;式(11)表示從一個(gè)配送中心來往;式(12)表示受災(zāi)區(qū)只有一輛車服務(wù);式(13)表示車輛先后開始發(fā)車;式(14)~(15)為0—1變量。

        二、模型求解

        (一)雙目標(biāo)處理

        模型中,成本與時(shí)間有著矛盾,實(shí)際物流過程中,決策者對成本與時(shí)間的要求也在變化。采用加權(quán)的方式對成本與時(shí)間予以權(quán)重,根據(jù)災(zāi)害發(fā)生的時(shí)間,決策者進(jìn)行賦權(quán),將雙目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo),增加決策的柔性。

        對雙目標(biāo)LRP模型處理如下:

        式中:時(shí)間、成本的權(quán)重由a、b表示;最小時(shí)間、成本由minT與minC表示;從最小化時(shí)間、成本得到的最小目標(biāo)值代入式,再運(yùn)行雙目標(biāo)模型進(jìn)行求解即為所要求的解。

        (二)遺傳算法設(shè)計(jì)

        遺傳算法是通過模擬生物界的遺傳規(guī)律與生物進(jìn)化論,采用并行隨機(jī)搜索的優(yōu)化。采用遺傳算法的概率搜索機(jī)制,增加了搜索的靈活性,提高了運(yùn)算速度,且不受函數(shù)約束的限制,不易陷人局部極值,所以采用遺傳算法研究效果較好。

        1.編碼設(shè)計(jì)。對配送中心、物資需求點(diǎn)以及運(yùn)輸車輛采用染色體進(jìn)行編碼,采取自然編碼方式。如表1所示。

        染色體第1段有n個(gè)基因位,n表示需求點(diǎn)的個(gè)數(shù),車號與需求點(diǎn)對應(yīng),表示兩者間關(guān)系。1~k的自然數(shù)中隨機(jī)抽取1個(gè),表示各基因位,k表示車輛數(shù)量。第2段同樣是n個(gè)基因位,排列為1~n的隨機(jī)自然數(shù),表示需求點(diǎn)順序。第3段是k個(gè)基因位,排列為1~r的自然數(shù),r是配送中心數(shù)量,表示車與配送中心的從屬關(guān)系,染色體=n+k+n。滿足配送中心、車輛容量的約束,將形成初始群體。

        2.約束條件處理。約束處理將采用罰函數(shù)進(jìn)行處理,當(dāng)有染色體不符合約束,將給子懲罰。表現(xiàn)在目標(biāo)函數(shù)上、適應(yīng)度函數(shù)值上。本文對配送中心、車輛容量、時(shí)間窗約束增加1個(gè)懲罰值。

        3.適應(yīng)度函數(shù)。本文目的是為了得到一個(gè)最小值,所以要最大化適應(yīng)度函數(shù),方法如下:A/目標(biāo)函數(shù)值。目標(biāo)函數(shù)U=minZ,適應(yīng)函數(shù)f(x)=1/U,A為常數(shù)。

        4.遺傳操作。采用選擇、交叉、變異3種遺傳操作,隨機(jī)生成1個(gè)初始種群,經(jīng)過優(yōu)化后為適應(yīng)度最高的結(jié)果。遵守停止準(zhǔn)則,當(dāng)遺傳代數(shù)達(dá)到最大迭代數(shù)停止運(yùn)算。

        三、結(jié)語

        本文建立了以成本最小、運(yùn)輸時(shí)間最短為目標(biāo)的雙目標(biāo)模型,將雙目標(biāo)采用賦權(quán)轉(zhuǎn)變?yōu)閱文繕?biāo),達(dá)到增加了對策的柔性,給出了求解的遺傳算法,對模型與算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。本次研究還有諸多不足,后續(xù)還需進(jìn)一步研究。

        參考文獻(xiàn):

        [1]談文靜.不確定條件下考慮需求緊急度的應(yīng)急物資調(diào)度研究[D].重慶大學(xué),2016.

        [2]楊相英,不確定條件下應(yīng)急資源布局與配送優(yōu)化研究[D].大連理工大學(xué),2014.

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