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        基于多式聯(lián)運的應(yīng)急物流運輸車輛調(diào)度優(yōu)化方法

        2022-08-17 10:07:00王哲
        電子設(shè)計工程 2022年15期
        關(guān)鍵詞:物流優(yōu)化

        王哲

        (交通運輸部科學(xué)研究院,北京 100029)

        多式聯(lián)運是指由兩種或兩種以上交通工具相互轉(zhuǎn)運、銜接、配合而成的復(fù)合型運輸方式,大多數(shù)多式聯(lián)運的運輸貨物均為集裝箱型貨物,具有明顯的集裝箱運輸特點。就組織方式而言,多式聯(lián)運包括協(xié)作式與銜接式兩種類型,前者可按照企業(yè)之間的商定協(xié)議,將所接管貨物由起始位置運輸至指定交付位置;后者則需要在企業(yè)經(jīng)營人的帶領(lǐng)下,實現(xiàn)對集裝箱貨物的有效運輸[1-2]。一般情況下,在實際應(yīng)用過程中,大多數(shù)企業(yè)通常遵循兩種方式混合使用的貨物運輸策略。

        隨著應(yīng)急物流車輛運輸環(huán)境的日益復(fù)雜,如何對行進策略進行及時調(diào)度已經(jīng)成為一項亟待解決的問題。傳統(tǒng)多智能型調(diào)度決策方法從全局化角度出發(fā),通過構(gòu)建動態(tài)供應(yīng)鏈的方式,確定運輸過程中的一切不確定因素,再聯(lián)合物流終端,實現(xiàn)對車輛運輸路徑的準(zhǔn)確調(diào)度。然而,該方法的及時性較差,不能完全適應(yīng)多擾動物流運輸環(huán)境。為解決此問題,引入多式聯(lián)運理念,提出一種新型的應(yīng)急物流運輸車輛調(diào)度優(yōu)化方法,該方法在已知聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)空間兼容量的基礎(chǔ)上,確定應(yīng)急物流運輸車輛的起始位置與終止位置,并以此為依據(jù),計算行進優(yōu)化參量的具體數(shù)值結(jié)果。

        1 基于多式聯(lián)運的車輛路徑?jīng)Q策

        基于多式聯(lián)運的車輛路徑?jīng)Q策作為調(diào)度優(yōu)化方法的應(yīng)用前提,由多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)搭建、空間兼容量計算、解的可行性判定三個流程組成,具體操作方法如下。

        1.1 多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)搭建

        多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)以物流運輸起始位置作為開端、以物流運輸終止位置作為結(jié)束,可在聯(lián)運主機、Main主機、Spare 備份設(shè)備的作用下,實現(xiàn)對應(yīng)急物流運輸車輛的調(diào)度與調(diào)節(jié),從而使得集裝箱型貨物能夠在最短時間內(nèi)送達其運輸目的地[3-4]。Main 主機分別與起始位置、終止位置處的核心調(diào)度主機相連,可在準(zhǔn)確記錄傳輸?shù)刂沸畔⒌耐瑫r,對車輛行進時間進行有效控制。Spare 備份設(shè)備則可根據(jù)已有記錄信息,對物流車輛的行進速度、行進路線等指標(biāo)條件進行協(xié)調(diào)。聯(lián)運主機具備較強的調(diào)節(jié)適應(yīng)性,能夠同時聯(lián)合Main 主機與Spare 備份設(shè)備,制定更加完善的物流車輛運輸與協(xié)調(diào)任務(wù)[5-6]。多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

        圖1 多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        1.2 空間兼容量計算

        空間兼容量是指應(yīng)急物流運輸車輛在多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)中,所能承載的最大調(diào)度運輸任務(wù)量,一般情況下,空間兼容量數(shù)值越大,物流車輛所具備的貨物運輸能力也就越強,反之則越弱[7-8]。假設(shè)i代表一個固定的應(yīng)急物流運輸車輛調(diào)度編碼條件,在多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)中,物理系數(shù)項始終屬于非負(fù)整數(shù)集合N。設(shè)τi代表編碼系數(shù)為i時的應(yīng)急物流車輛所具備的綜合調(diào)度能力,yi代表編碼系數(shù)為i時的應(yīng)急物流車輛所具備的貨物運輸能力,在其他干擾條件不發(fā)生改變的情況下,上述綜合調(diào)度能力和貨物運輸能力越高,應(yīng)急物流運輸車輛所承載的空間兼容量數(shù)值也就越大。聯(lián)立上述物理量,可將空間兼容量計算結(jié)果表示為:

        其中,β表示多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)中的貨物運輸系數(shù),表示物流車輛的核心調(diào)度特征值,γ表示多式聯(lián)運指標(biāo),表示單位時間內(nèi)的物流貨物運輸均值量。

        1.3 解的可行性判定

        解的可行性判定能夠提供多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)運輸能力衡量所需的數(shù)值條件,在滿足應(yīng)急物流運輸車輛調(diào)度需求的前提下,多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)數(shù)值解的可行性越強,最終優(yōu)化算法的實際應(yīng)用能力也就越強,反之則越弱。在不考慮其他干擾條件的情況下,解的可行性判定結(jié)果只受到物流貨物運輸量、車輛行進速率兩項物理指標(biāo)的直接影響[9-10]。設(shè)定物流貨物運輸量可表示為,受到多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模式的影響,物流貨物運輸量越大,與應(yīng)急物流運輸車輛調(diào)度相關(guān)的數(shù)值解的可行性就越小。由于空間兼容量條件的存在,車輛行進速率則基本不會出現(xiàn)持續(xù)增大的數(shù)值變化趨勢。在上述物理量的支持下,聯(lián)立式(1),可將多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)運輸能力的可行性判定結(jié)果表示為:

        式中,|T|min表示單位運輸時長的最小物理數(shù)值量,Δφ表示單位時間內(nèi)的物流貨物調(diào)度量,v表示車輛行進速率。

        2 應(yīng)急物流運輸車輛調(diào)度優(yōu)化方法

        在多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)的支持下,按照起始調(diào)度位置定義、終止調(diào)度位置定義、行進優(yōu)化系數(shù)計算的處理流程,完成新型應(yīng)急物流運輸車輛調(diào)度優(yōu)化方法的搭建。

        2.1 起始調(diào)度位置定義

        起始調(diào)度位置是指物流運輸貨物的起點,可隨多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式的改變而出現(xiàn)不斷變化的趨勢,一般情況下,受到多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)節(jié)點覆蓋強度、車輛運輸調(diào)度頻率兩項物理系數(shù)的直接影響[11-12]。聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)節(jié)點覆蓋強度可表示為s,在一個完整的應(yīng)急物流運輸網(wǎng)絡(luò)中,該項物理量由上限數(shù)值sn、下限數(shù)值s0兩部分組成,其中,n代表單位時間內(nèi)的運輸車輛調(diào)度系數(shù)值。由于應(yīng)急物流運輸網(wǎng)絡(luò)的多變性,該項物理量的實際取值結(jié)果并不完全固定。聯(lián)立式(2),可將應(yīng)急物流運輸車輛的起始調(diào)度位置定義為:

        式中,p1、p2分別代表兩個不同的車輛運輸調(diào)度頻率取值結(jié)果,Dmax代表單位時間內(nèi)最大的物流車輛調(diào)度權(quán)限值。

        2.2 終止調(diào)度位置定義

        終止調(diào)度位置是指物流運輸貨物的終點,也可隨多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式的改變而出現(xiàn)不斷變化的趨勢,通常受到車輛行進距離、應(yīng)急物流網(wǎng)絡(luò)調(diào)度周期兩項物理量的直接影響。設(shè)定車輛行進距離為d,由于起始調(diào)度位置的存在,該項物理系數(shù)始終屬于一項從屬變化量,其數(shù)值水平的大小并不能直接受到應(yīng)急物流運輸車輛主觀調(diào)度因素的影響[13-14]。應(yīng)急物流網(wǎng)絡(luò)調(diào)度周期可表示為t~,通常情況下,該項物理指標(biāo)的取值結(jié)果越大,物流車輛所能達到的運輸距離也就越遠(yuǎn)。聯(lián)合式(3),可將應(yīng)急物流運輸車輛的終止調(diào)度位置定義為:

        其中,k0代表與起始調(diào)度位置相關(guān)的物流運輸優(yōu)化參量,kn代表與終止調(diào)度位置相關(guān)的物流運輸優(yōu)化參量,β代表與運輸車輛匹配的物流調(diào)度權(quán)限值。

        2.3 行進優(yōu)化系數(shù)計算

        行進優(yōu)化系數(shù)決定了應(yīng)急物流運輸車輛所具備的實際調(diào)度能力,在多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)中,該項物理量的數(shù)值水平越高,與應(yīng)急物流車輛匹配的運輸壓力也就越大,反之則越小。受到應(yīng)急物流運輸車輛起始調(diào)度位置與終止調(diào)度位置的影響,行進優(yōu)化系數(shù)可被看作是具有方向和指代能力的標(biāo)量系數(shù),其中方向是指行進優(yōu)化系數(shù)對于應(yīng)急物流運輸車輛調(diào)度方法的正向與反向促進能力,而指代能力則是指行進優(yōu)化系數(shù)能夠直接限定多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)所具備的調(diào)度與應(yīng)用能力[15-16]。設(shè)g0代表起始條件下的物流運輸系數(shù),g代表物流運輸系數(shù)的實際物理量,聯(lián)立式(4),可將行進優(yōu)化系數(shù)計算結(jié)果表示為:

        式中,λ代表多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)中物流運輸車輛的調(diào)度權(quán)限指征值,f代表應(yīng)急物流車輛的運輸與協(xié)調(diào)性調(diào)度指標(biāo)。至此,完成各項物理系數(shù)指標(biāo)的計算與處理,在多式聯(lián)運理論的支持下,實現(xiàn)應(yīng)急物流運輸車輛調(diào)度優(yōu)化方法的順利應(yīng)用。

        3 仿真實驗分析

        以圖2 所示多式聯(lián)運物流運輸網(wǎng)絡(luò)作為實驗對象,分別將實驗組調(diào)度方法、對照組調(diào)度方法作為應(yīng)用干擾機制,對應(yīng)急物流車輛的運輸能力進行研究,其中實驗組采用基于多式聯(lián)運的應(yīng)急物流運輸車輛調(diào)度優(yōu)化方法,對照組采用多智能型調(diào)度決策方法,在貨運量保持不變的情況下,確定相關(guān)調(diào)度指標(biāo)的具體變化情況。

        圖2 多式聯(lián)運物流運輸網(wǎng)絡(luò)

        QPI 指標(biāo)反映了應(yīng)急物流運輸車輛對于多擾動運輸環(huán)境的適應(yīng)能力,一般情況下,QPI 指標(biāo)數(shù)值越大,物流運輸車輛對于多擾動運輸環(huán)境的適應(yīng)能力也就越強,反之則越弱。詳細(xì)指標(biāo)數(shù)值變化情況如表1 所示。

        分析表1 可知,隨著貨物運輸量的增大,實驗組QPI 指標(biāo)可在一段時間的穩(wěn)定性波動狀態(tài)后,開始呈現(xiàn)逐漸下降的變化趨勢。對照組QPI 指標(biāo)則在上述趨勢變化后,開始逐漸趨于數(shù)值穩(wěn)定狀態(tài)。整個實驗過程中,實驗組最大值80.4%與對照組最大值72.0%相比,上升了8.4%。綜上可知,應(yīng)用基于多式聯(lián)運的應(yīng)急物流運輸車輛調(diào)度優(yōu)化方法后,QPI 指標(biāo)出現(xiàn)了明顯上升的數(shù)值變化趨勢,應(yīng)急物流車輛所面臨的貨物運輸壓力得到有效緩解,可有效增強車輛對于多擾動運輸環(huán)境的適應(yīng)性能力。

        表1 QPI指標(biāo)對比

        WAS 指標(biāo)描述了應(yīng)急物流運輸車輛在多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)中所具有的貨物調(diào)度能力,一般情況下,WAS指標(biāo)數(shù)值越大,物流運輸車輛在多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)中的貨物調(diào)度能力也就越強,反之則越弱。表2 記錄了實驗組、對照組WAS 指標(biāo)數(shù)值的具體變化情況。

        分析表2 可知,隨著貨物運輸量的增大,實驗組WAS 指標(biāo)始終保持階梯狀上升的數(shù)值變化趨勢;而對照組WAS 指標(biāo)則在一定時間的數(shù)值穩(wěn)定狀態(tài)后,開始逐漸趨于穩(wěn)定下降的變化趨勢。整個實驗過程中,實驗組最大值82.5%與對照組最大值53.8%相比,上升了28.7%。綜上可知,應(yīng)用基于多式聯(lián)運的應(yīng)急物流運輸車輛調(diào)度優(yōu)化方法后,WAS 指標(biāo)數(shù)值也得到了明顯促進,不僅實現(xiàn)了對多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)的有效調(diào)度,也可較好滿足集裝箱貨物的實際調(diào)度需求。

        表2 WAS指標(biāo)對比

        4 結(jié)束語

        與多智能型調(diào)度決策方法相比,新型應(yīng)急物流運輸車輛調(diào)度優(yōu)化方法在多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)的支持下,通過計算空間兼容量數(shù)值的方式,對物理數(shù)值解的可行性進行了判定,不僅可實現(xiàn)對車輛起始調(diào)度位置與終止調(diào)度位置的準(zhǔn)確定義,也可得到符合實際應(yīng)用需求的行進優(yōu)化系數(shù)結(jié)果。從實用性角度來看,QPI 指標(biāo)數(shù)值與WAS 指標(biāo)數(shù)值的增大,能夠較好地提升應(yīng)急物流運輸車輛對于多擾動運輸環(huán)境的適應(yīng)性能力,可在有效調(diào)度多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)的同時,對集裝箱類貨物進行及時運輸,具備較強的實際應(yīng)用價值。

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