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        基于自適應(yīng)遺傳聚類算法的物流越庫配送仿真

        2022-11-16 02:00:34李萍萍
        關(guān)鍵詞:測(cè)試環(huán)境物流配送聚類

        李萍萍

        (宣城職業(yè)技術(shù)學(xué)院 教育與管理學(xué)院,安徽 宣城 242000)

        電子商務(wù)的飛速發(fā)展改變了人們的消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)模式[1],與之相應(yīng)的物流行業(yè)受到了越來越多的關(guān)注[2]。為了最大限度滿足異地采購的體驗(yàn)感受,提高物流配送的效率是亟需解決的問題之一[3]。為了解決這一問題,除了增加物流配送車輛和人員外,合理規(guī)劃物流配送車輛的行駛路線也是十分必要的[4]。在現(xiàn)階段的相關(guān)研究中,已有學(xué)者就物流配送問題進(jìn)行了相應(yīng)探索[5],其中,李眩等從物流配送中心選址角度出發(fā),將變異和動(dòng)態(tài)自適應(yīng)PSO融入選址模型的構(gòu)建中[6],提高了物流中心選址的合理性,在一定程度上降低了物流配送的時(shí)間開銷。范厚明等以越庫配送條件下的車輛調(diào)度問題為研究對(duì)象,利用時(shí)空距離實(shí)現(xiàn)對(duì)具體資源分配與調(diào)度的優(yōu)化[7],提高了物流配送的效率,但是在應(yīng)用方面存在一定的局限性,對(duì)于范圍較大,配送目標(biāo)較多的環(huán)境適應(yīng)性較低。邢書寶等以皮革市場(chǎng)物流配送為研究目標(biāo),通過將改進(jìn)后的蟻群算法融入配送路徑的規(guī)劃設(shè)計(jì)之中[8],實(shí)現(xiàn)了對(duì)配送成本的控制,但是同樣在較大范圍的配送應(yīng)用上存在一定的不足。通過上述分析可以看出,對(duì)物流配送問題進(jìn)行深入研究是十分必要的[9]。

        值得關(guān)注的是,越庫配送也是現(xiàn)階段較為常見的一種配送方式。為此,本文提出基于自適應(yīng)遺傳聚類算法的物流越庫配送仿真研究,并分析驗(yàn)證了設(shè)計(jì)配送路徑的合理性。

        1 物流越庫配送規(guī)劃設(shè)計(jì)

        1.1 物流配送路徑規(guī)劃目標(biāo)

        為了確保物流越庫配送規(guī)劃能夠與實(shí)際的物流配送需求相契合,本文首先構(gòu)建了物流配送路徑規(guī)劃目標(biāo)。從本質(zhì)上分析,物流公司的目標(biāo)是減少配送過程的總成本,用戶的目標(biāo)是提升物流車輛的配送效率,因此,二者的目標(biāo)存在一致性[10]。在此基礎(chǔ)上,本文從提高客戶滿意程度的角度出發(fā),對(duì)物流配送路徑規(guī)劃目標(biāo)進(jìn)行設(shè)計(jì)。

        為了簡(jiǎn)化后續(xù)計(jì)算的復(fù)雜性,本文將配送路程、配送時(shí)間以及配送成本問題統(tǒng)一為配送路徑總成本問題。那么,結(jié)合物流配送車輛的實(shí)際成本構(gòu)成,其主要可以分為基礎(chǔ)運(yùn)輸成本以及運(yùn)輸擁堵成本。其中,基本運(yùn)輸成本指在理想狀態(tài)下,配送車輛按照規(guī)劃路徑從配送中心行駛到各個(gè)目標(biāo)配送點(diǎn)的成本。由此不難看出,物流配送路徑越短,對(duì)應(yīng)基本運(yùn)輸成本也就越低。本文假設(shè)在目標(biāo)配送范圍內(nèi),包含有m個(gè)物流配送中心,待配送的目標(biāo)配送點(diǎn)數(shù)量為n,在允許執(zhí)行越庫配送的前提下,各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間可以構(gòu)成一個(gè)有向的連通圖,其可以表示為

        其中,L表示目標(biāo)配送范圍內(nèi)的有向連通圖,表示可執(zhí)行的運(yùn)輸路徑,Y表示目標(biāo)配送點(diǎn)對(duì)應(yīng)的位置信息,Z表示物流配送中心對(duì)應(yīng)的位置信息,并且:

        其中,yn表示n目標(biāo)配送點(diǎn)的位置信息,zn表示m物流配送中心的位置信息。

        結(jié)合式(1)~式(3),任意目標(biāo)配送點(diǎn)之間的可執(zhí)行運(yùn)輸路徑對(duì)應(yīng)的基礎(chǔ)運(yùn)輸成本計(jì)算方式可以表示為

        其中,cij表示物流配送車輛從目標(biāo)配送點(diǎn)i到目標(biāo)配送點(diǎn)j的基礎(chǔ)運(yùn)輸成本,k表示物流車輛行駛單位距離的成本開銷,l(yi, yj)表示車輛從目標(biāo)配送點(diǎn)i到目標(biāo)配送點(diǎn)j的路徑,l(yi,zm)表示車輛從目標(biāo)配送點(diǎn)i到物流配送中心m的路徑,l(yj,zm)表示車輛從目標(biāo)配送點(diǎn)j到物流配送中心m的路徑。

        另外就是物流配送期間的運(yùn)輸擁堵成本,考慮到在實(shí)際的道路交通運(yùn)輸過程中道路擁堵是不可避免的,通過選擇其他路徑避開擁堵路段可能會(huì)導(dǎo)致車輛的行駛距離增加,而在擁堵路段的等待時(shí)間也會(huì)對(duì)配送效率帶來一定的影響。因此,本文對(duì)該部分成本的計(jì)算綜合了二者的平衡關(guān)系,其可以表示為

        其中,sij表示物流配送期間的運(yùn)輸擁堵成本,sij表示配送車輛在擁堵路段的等待時(shí)間,v表示配送車輛在行駛期間的速度。

        結(jié)合配送路徑總成本最小化的要求,物流配送路徑規(guī)劃目標(biāo)可以表示為

        與礦化相關(guān)的巖漿巖多為深層的花崗巖類巖石,在平面上巖體多呈等軸狀,少數(shù)為橢圓狀、長(zhǎng)條狀或其他不規(guī)則形狀。成礦母巖巖體的露頭面積大小不等,可由0.003~5 km2。巖體出露的面積大小主要取決于巖體的剝蝕深度以及巖體本身的規(guī)模大小及礦化的延伸程度。據(jù)哈薩克斯坦及烏拉爾所展示的資料,巖體頂部深約3~4 km,有的只有1~2 km,而巖體礦化延伸約至8~10 km。

        其中,minf表示物流配送路徑規(guī)劃目標(biāo)。

        通過這樣的方式,確定量化的物流配送路徑規(guī)劃目標(biāo),為后續(xù)的路徑規(guī)劃提供依據(jù)。

        1.2 基于自適應(yīng)遺傳聚類算法的路徑規(guī)劃

        結(jié)合1.1部分構(gòu)建的物流配送路徑規(guī)劃目標(biāo),本文在對(duì)具體的路徑進(jìn)行規(guī)劃階段,采用了自適應(yīng)遺傳聚類算法,并且未考慮配送中心與目標(biāo)配送點(diǎn)之間的覆蓋關(guān)系,在允許越庫的條件下對(duì)最優(yōu)路徑進(jìn)行計(jì)算。

        具體的路徑規(guī)劃流程分為以下幾個(gè)步驟。

        步驟1:按照目標(biāo)配送點(diǎn)的數(shù)量設(shè)置遺傳算法的初始種群規(guī)模為n,按照各目標(biāo)配送點(diǎn)之間的交叉關(guān)系設(shè)置概率P,考慮到目標(biāo)配送點(diǎn)可能存在調(diào)整,因此為其設(shè)置了變異概率Pm,由此生成初始種群X。

        步驟2:根據(jù)式(6)設(shè)置遺傳算法的尋優(yōu)目標(biāo),為了實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)輸時(shí)間和運(yùn)輸成本平衡關(guān)系的控制,本文引入了適應(yīng)度函數(shù),其計(jì)算方式可以表示為

        利用這樣的方式確保規(guī)劃路徑的合理性。

        步驟3:根據(jù)步驟2的計(jì)算結(jié)果對(duì)目標(biāo)配送點(diǎn)進(jìn)行聚類,將在同一不重復(fù)路徑上的目標(biāo)配送點(diǎn)劃分到同一聚類中??紤]到運(yùn)輸車輛的實(shí)際貨載存在極值,本文以配送上限作為聚類截至的約束函數(shù)。

        步驟4:在完成對(duì)一個(gè)目標(biāo)配送點(diǎn)聚類的劃分后,以剩余的目標(biāo)配送點(diǎn)為基礎(chǔ),重復(fù)執(zhí)行步驟1~3,直至所有節(jié)點(diǎn)都匹配到對(duì)應(yīng)的運(yùn)輸路徑中。

        以此完成對(duì)物流越庫配送路徑的規(guī)劃。

        2 仿真測(cè)試與分析

        為了更加直觀地分析本文設(shè)計(jì)外觀缺陷檢測(cè)方法的應(yīng)用效果,在MATLAB/Simulink環(huán)境中進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)測(cè)試。

        2.1 仿真測(cè)試環(huán)境構(gòu)建

        在測(cè)試階段,本文以某產(chǎn)品實(shí)際供應(yīng)商和零售商在區(qū)域中的分布情況為基礎(chǔ)進(jìn)行仿真環(huán)境設(shè)置,將供應(yīng)商和零售商所在的位置作為節(jié)點(diǎn),考慮實(shí)際的物流配送條件差異,本文以節(jié)點(diǎn)數(shù)量為基礎(chǔ)構(gòu)建了包含三種規(guī)模的測(cè)試組,對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)量分別為10、30和50。對(duì)于每個(gè)測(cè)試組具體的運(yùn)輸參數(shù)設(shè)置,具體如表1所示。

        表1 測(cè)試環(huán)境參數(shù)設(shè)置

        以此為基礎(chǔ),采用本文設(shè)計(jì)的方法實(shí)施對(duì)測(cè)試環(huán)境內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)資源配送路徑的規(guī)劃。為了提高測(cè)試結(jié)果的分析價(jià)值,本文在測(cè)試過程中引入了對(duì)比機(jī)制,對(duì)照組采用的路徑規(guī)劃方法分別為文獻(xiàn)[7]提出的以時(shí)空距離為基礎(chǔ)的路徑規(guī)劃方法以及文獻(xiàn)[8]提出的以改進(jìn)蟻群算法為基礎(chǔ)的路徑規(guī)劃方法。

        2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)置

        對(duì)于測(cè)試結(jié)果的評(píng)價(jià),本文充分結(jié)合了實(shí)際物流配送的客觀需求,分別以配送時(shí)間、配送成本以及配送車輛的行駛距離為基準(zhǔn)??紤]到實(shí)際裝卸效率的差異會(huì)對(duì)配送時(shí)間帶來一定的影響,本文對(duì)于該指標(biāo)參數(shù)的計(jì)算方式表示為

        其中,T表示參與測(cè)試結(jié)果評(píng)價(jià)的物流配送時(shí)間,Tt表示車輛出發(fā)到完成配送任務(wù)的總時(shí)間開銷,Tb表示在各個(gè)節(jié)點(diǎn)執(zhí)行裝卸任務(wù)的時(shí)間開銷總和。

        以此為基礎(chǔ),對(duì)三種方法的配送效果進(jìn)行分析。

        2.3 測(cè)試結(jié)果與分析

        首先,本文統(tǒng)計(jì)了不同方法下的配送時(shí)間,得到的測(cè)試結(jié)果如表2所示。

        表2 不同配送路徑下的配送時(shí)間對(duì)比表

        從表2的測(cè)試結(jié)果可以看出,在三種配送路徑規(guī)劃方法下,時(shí)空距離規(guī)劃方法的配送時(shí)間隨著可調(diào)度配送車輛的增加呈現(xiàn)出了逐漸下降的趨勢(shì),雖然程度并不明顯,但是整體上并未受到測(cè)試環(huán)境中節(jié)點(diǎn)數(shù)量的影響,其中,當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量為10時(shí)(測(cè)試環(huán)境1),配送時(shí)間為685.5 min,當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量為50時(shí)(測(cè)試環(huán)境3),配送時(shí)間為620.0 min。改進(jìn)蟻群算法規(guī)劃方法的配送時(shí)間隨著測(cè)試環(huán)境中節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加呈現(xiàn)出了逐漸上升的趨勢(shì),其中,當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量為50時(shí)(測(cè)試環(huán)境3),配送時(shí)間達(dá)到了724.5 min。相比之下,本文設(shè)計(jì)規(guī)劃方法對(duì)應(yīng)的配送時(shí)間明顯低于對(duì)照組,基本穩(wěn)定在460.0 min以內(nèi),且并未表現(xiàn)出與節(jié)點(diǎn)數(shù)量之間的必然關(guān)系。測(cè)試結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的基于自適應(yīng)遺傳聚類算法的物流越庫配送路徑規(guī)劃方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)配送時(shí)間的有效控制。

        其次,本文統(tǒng)計(jì)了不同方法下的配送成本,得到的測(cè)試結(jié)果如表3所示。

        表3 不同配送路徑下的配送成本對(duì)比表

        從表3的數(shù)據(jù)可以看出,在三種配送路徑規(guī)劃方法下,時(shí)空距離規(guī)劃方法的配送成本與數(shù)量之間存在對(duì)應(yīng)的倍數(shù)關(guān)系,受配送車輛運(yùn)輸情況的影響,不同測(cè)試環(huán)境的單位節(jié)點(diǎn)本文開銷有小幅波動(dòng),但是整體較為穩(wěn)定,其中,當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量為10時(shí)(測(cè)試環(huán)境1),配送成本為556.5元,當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量為50時(shí)(測(cè)試環(huán)境3),配送成本為3 082.5元,相比之下的單位節(jié)點(diǎn)配送成本分別為55.65元和61.65元。改進(jìn)蟻群算法規(guī)劃方法的配送成本隨著測(cè)試環(huán)境中節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加呈現(xiàn)出了明顯的上升趨勢(shì),其中,當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量為10時(shí)(測(cè)試環(huán)境1),單位節(jié)點(diǎn)的配送成本52.04元,當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量為50時(shí)(測(cè)試環(huán)境3),單位節(jié)點(diǎn)的配送成本62.89元。相比之下,本文設(shè)計(jì)規(guī)劃方法對(duì)應(yīng)的配送成本明顯低于對(duì)照組,并且單位節(jié)點(diǎn)的配送成本穩(wěn)定在50.0元以內(nèi)。測(cè)試結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的基于自適應(yīng)遺傳聚類算法的物流越庫配送路徑規(guī)劃方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)配送成本的有效控制。

        最后,分析了不同方法下配送車輛的行駛距離,考慮到完成配送的必要路徑是不可規(guī)避的,以此為基礎(chǔ),車輛行駛重復(fù)路徑的概率越低,則表明對(duì)應(yīng)的路徑規(guī)劃越合理。因此,本文對(duì)統(tǒng)計(jì)了不同規(guī)劃方法下對(duì)應(yīng)的車輛行駛路徑的重復(fù)率,得到的測(cè)試結(jié)果如圖1所示。

        從圖1的數(shù)據(jù)可以看出,在三種配送路徑規(guī)劃方法下,時(shí)空距離規(guī)劃方法和改進(jìn)蟻群算法規(guī)劃方法的重復(fù)行程均表現(xiàn)出隨著數(shù)量的增加逐漸上升的趨勢(shì)。當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量為50時(shí)(測(cè)試環(huán)境3),2種方法對(duì)應(yīng)的行程重復(fù)率分別達(dá)到了15.85%和15.36%。相比之下,本文設(shè)計(jì)規(guī)劃方法對(duì)應(yīng)的重復(fù)行程始終11.50%以內(nèi),并未受到測(cè)試環(huán)境節(jié)點(diǎn)數(shù)量的影響。測(cè)試結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的基于自適應(yīng)遺傳聚類算法的物流越庫配送路徑規(guī)劃方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)配送行程的合理規(guī)劃。

        3 結(jié)束語

        在物流行業(yè)不斷發(fā)展的背景下,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同環(huán)境下配送車輛行駛路徑的合理規(guī)劃是提高配送效率、降低配送成本的重要保障。本文提出的基于自適應(yīng)遺傳聚類算法的物流越庫配送策略,結(jié)合實(shí)際情況對(duì)具體的配送路徑進(jìn)行設(shè)計(jì),大大降低了配送期間的時(shí)間開銷和運(yùn)輸成本。

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