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    貨物配裝優(yōu)化問題研究及其應(yīng)用

    2011-01-12 01:58:36湖北物資流通技術(shù)研究所沈緒明
    物流技術(shù) 2011年3期
    關(guān)鍵詞:裝箱集裝箱貨物

    □ 湖北物資流通技術(shù)研究所 湛 信 沈緒明

    貨物配裝優(yōu)化問題研究及其應(yīng)用

    □ 湖北物資流通技術(shù)研究所 湛 信 沈緒明

    貨物配裝是配送的一個重要環(huán)節(jié) 運(yùn)輸成本占配送成本的比重較大 這就要求我們最大程度發(fā)揮裝載工具容積和承載能力 在容積和載重量一定情況下 盡量做到滿載滿裝 從而降低配送成本。貨物配裝問題解決得好壞直接關(guān)系到車輛空間、載重的利用率和物流成本的高低。因此 合理的配裝有利于物流企業(yè)提高空間利用率低、降低運(yùn)營成本、提高配送效率。

    一、貨物配裝問題

    貨物配裝問題是當(dāng)前業(yè)界與學(xué)術(shù)界研究的熱門問題。其廣泛應(yīng)用于交通和物流業(yè) 屬于組合最優(yōu)化問題和NP完全問題 如同旅行商問題、大合數(shù)分解質(zhì)因數(shù)和求大素數(shù)問題一樣 加上自身的復(fù)雜性 很難求得精確解 只能通過間接的“猜算”來得到結(jié)果。經(jīng)典的貨物配裝問題要求把一定數(shù)量的貨物放入容量一定的箱體中在滿足各種限制條件的前提下 使得箱體中所裝入貨物的總體積最大、總質(zhì)量最大或者是所裝入貨物的總價值最大等 以獲得某種最佳的效益。它在大多數(shù)情況下屬于多目標(biāo)、多約束條件下的高度復(fù)雜優(yōu)化問題 需根據(jù)裝載工具和所要裝運(yùn)的貨物形狀來確定的最優(yōu)化問題。

    目前 在物流配送的貨物配裝環(huán)節(jié)常采用人工估算拼裝 往往憑借經(jīng)驗(yàn) 沒有統(tǒng)一的規(guī)劃 造成空間利用率低、貨物擺放混亂、運(yùn)載空間沒有得到充分利用等問題 有時需反復(fù)進(jìn)行裝卸才能成功 浪費(fèi)大量的人力和物力。對于約束較少 簡單貨物的配裝優(yōu)化 可使用市面上已有的一些智能化的貨物裝載軟件進(jìn)行配裝。但是多數(shù)情況下貨物的配裝因配送工具和貨物的多樣化、問題復(fù)雜程度的不同 需施加不同的限制。貨物配裝在一定程度上可轉(zhuǎn)化為集裝箱裝載 可借鑒集裝箱配裝優(yōu)化的研究成果 針對具體問題開發(fā)相應(yīng)的貨物配裝優(yōu)化軟件進(jìn)行貨物的配裝。

    二、貨物配裝優(yōu)化算法

    目前 貨物配裝從裝載工具和貨物兩方面可以分為四種配裝情形 即單個裝載工具配裝、多個裝載工具的并行配裝、相同體積貨物的配裝、不同體積的貨物的配裝。在學(xué)術(shù)研究方面 研究的多為不帶性能約束的配裝問題 而實(shí)際貨物配裝要考慮諸多約束 如箱體的重量約束、體積約束等 貨物的方向約束、承載性約束、穩(wěn)定性約束、隔離限制、是否編組等 更復(fù)雜的情況還涉及多目的地、貨物配置順序等。要實(shí)現(xiàn)任意約束條件下的三維物體的裝載問題至今尚無成功的通用的方法。目前在配裝優(yōu)化中常用的方法有窮舉法、啟發(fā)式搜索法、遺傳算法、模擬退火算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、分層法、圖論法、空間分割法等。

    到目前為止 人們對貨物配裝優(yōu)化提出了許多算法 但都有明顯不足 窮舉法在箱子數(shù)目稍大時就存在“組合爆炸” 啟發(fā)式搜索法引入的啟發(fā)信息依賴于個人經(jīng)驗(yàn) 并且同樣存在“組合爆炸” 遺傳算法作為一種隨機(jī)化搜索算法 具有很強(qiáng)的全局搜索能力 特別適合求出問題的近似最優(yōu)解 但在解群分布不均勻時 易于出現(xiàn)未成熟收斂 陷入局部極優(yōu) 模擬退火算法往往優(yōu)化過程較長 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在解決裝箱問題時效果明顯 但它收斂速度慢 易陷入局部極優(yōu)。目前比較流行的是將啟發(fā)式算法和遺傳算法、遺傳算法和模擬退火算法等相結(jié)合 加之有效設(shè)計取長補(bǔ)短 以遺傳算法為基礎(chǔ) 保留其強(qiáng)全局隨機(jī)搜索能力 同時又能提高算法的群體多樣性 產(chǎn)生更好的優(yōu)化效率。

    三、貨物配裝優(yōu)化在家電行業(yè)中的應(yīng)用

    目前 中國家電業(yè)發(fā)展迅猛 中國已名符其實(shí)地成了世界家電第一大國。近年來 隨著國內(nèi)市場的價格戰(zhàn)和跨國公司的強(qiáng)勢進(jìn)入 中國家電行業(yè)壓力驟增。物流競爭在如今的家電業(yè)競爭占有重要地位 高效率、低成本的現(xiàn)代家電物流是必由之路。家電行業(yè)的物流配送流程中 由于配送量大、產(chǎn)品種類繁多采用傳統(tǒng)的人工估算操作不僅工作量大 而且配送人員的工作效率和配送的準(zhǔn)確率、車輛空間利用率都受到限制 導(dǎo)致產(chǎn)品運(yùn)輸成本居高不下 不利于提高企業(yè)競爭力。開發(fā)專業(yè)的家電配裝軟件 實(shí)現(xiàn)家電自動配裝優(yōu)化就顯得至關(guān)重要了。

    家電的貨物配裝在貨物配裝問題研究上很有代表性 常采用廂式運(yùn)輸車和高低板掛車作為運(yùn)輸工具。采用廂式運(yùn)輸車作為運(yùn)輸工具 體積一定且封閉性強(qiáng) 類似集裝箱貨物裝載。針對廂式運(yùn)輸車的體積和實(shí)際裝載過程中的各種約束條件 對家電配裝問題進(jìn)行抽象和界定 設(shè)計模型求解的算法 借鑒集裝箱配裝優(yōu)化方法 編制相應(yīng)程序 按照客戶要求 產(chǎn)生裝箱方案 完成家電的配裝優(yōu)化。

    高低板掛車沒有側(cè)壁和箱頂 裝載靈活性高 裝載空間較大 因此被廣泛用來進(jìn)行家電產(chǎn)品的配送運(yùn)輸。由于車廂廂體的非規(guī)則性 高低板掛車配裝優(yōu)化問題難度較大。根據(jù)其箱體特性以及實(shí)際裝載過程中的各種約束條件(家電產(chǎn)品屬輕密度產(chǎn)品 不考慮車輛的載重約束)進(jìn)行詳細(xì)分析 將高低板掛車的配裝過程抽象為一般意義上的規(guī)則三維裝箱模型 借鑒集裝箱配裝優(yōu)化方法 采用分層裝載思想以及空間劃分合并原則 將基于空間分解的構(gòu)造式啟發(fā)式規(guī)則融入基本遺傳算法中 利用計算機(jī)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能 實(shí)現(xiàn)了家電的自動配裝優(yōu)化。

    四、常用的裝箱軟件

    裝箱軟件能為客戶提供高度優(yōu)化的集裝箱裝箱方案 幫助客戶提高裝貨效率 節(jié)省計算方案的時間降低貨物運(yùn)輸環(huán)節(jié)的費(fèi)用 已被廣泛應(yīng)用于集裝箱裝箱、拼箱、卡車裝貨配載、托盤裝載、貨柜排柜設(shè)計、裝柜計算、包裝箱設(shè)計和企業(yè)物流系統(tǒng)管理等領(lǐng)域。常用的裝箱軟件有很多 這里僅介紹Loadmaster、LoadExpert、MaxLoad Pro、Cube-IQ。

    1. Loadmaster

    Loadm aster裝箱大師由北京達(dá)緯恒通信息技術(shù)有限公司開發(fā) 是目前國際市場上集裝箱裝載率非常高且廣泛使用的智能優(yōu)化裝箱軟件。Loadmaster裝箱大師致力于解決貨物在集裝箱、廂式貨車等容器中的最優(yōu)擺放問題 適用于計算貨柜裝柜、集裝箱、拼柜、卡車裝箱、火車裝箱、紙箱裝箱、托盤裝柜 幫助貨主、貨代和承運(yùn)企業(yè)簡單快速地設(shè)計高效的集裝箱優(yōu)化裝載方案 達(dá)到對空間和載重能力最大利用 提供給客戶高度優(yōu)化的集裝箱優(yōu)化裝載方案。

    2. LoadExpert

    LoadExpert裝柜專家是廣州王石信息技術(shù)有限公司開發(fā)的一款集裝箱智能優(yōu)化裝箱軟件 目前在國內(nèi)市場上占有率非常高且用戶極廣。裝柜專家適用于各種貨柜拼柜排柜、卡車排柜、火車排柜、紙箱排柜、托盤 棧板 裝柜 能夠根據(jù)貨物的重量、體積、集裝箱的規(guī)格等條件自動分析自動安排裝箱的順序 并可以打印出裝箱清單和裝箱步驟分解圖等。

    3. MaxLoad Pro

    MaxLoad Pro是至今為止 全世界物流行業(yè)公認(rèn)的最優(yōu)秀的裝載包裝產(chǎn)品的策劃及優(yōu)化軟件。MaxLoad Pro 采用參量驅(qū)駛的科學(xué)算法及廣泛的堆碼規(guī)則來決定最佳的運(yùn)貨模式。它具有成本運(yùn)算功能支持多站式及優(yōu)先式裝貨、廣泛的堆貨、裝貨規(guī)則及載重計算 支持裝載物品和運(yùn)輸工具的多樣化以及裝貨計劃和過程的立體圖像顯示功能可協(xié)助客戶準(zhǔn)確地計算所需的集裝箱數(shù)目 提高裝箱效率及將貨運(yùn)成本減低10%-25%。

    4. Cube-IQ

    Cube-IQ裝載優(yōu)化軟件是美國MagicLogic公司開發(fā)的一套解決配載問題的優(yōu)化軟件。其內(nèi)嵌了世界領(lǐng)先的數(shù)模優(yōu)化引擎 能夠成功地幫助某些企業(yè)解決在物流配載、管理過程中所面臨的種種問題 諸如如何根據(jù)貨物的運(yùn)送順序以優(yōu)化的方式裝載貨物 如何組合訂單 如何選用不同的運(yùn)輸工具才能達(dá)到運(yùn)送成本最低的目的等等。Cube-IQ的運(yùn)行速度也非???能提供最可行的裝配解決方案。與傳統(tǒng)的手工配載方案相比 使用Cube-IQ系統(tǒng)可提高裝載容器(海運(yùn)集裝箱 板條箱 貨盤 卡車等)10%-15%的利用率 能最大限度提高裝載容器利用率。

    五、貨物配裝優(yōu)化問題的研究方向和趨勢

    隨著社會的發(fā)展 新方法新技術(shù)層出不窮 作者認(rèn)為今后對貨物配裝優(yōu)化問題的研究方向和趨勢將會有如下特點(diǎn)

    1. 建立一種算法集成框架

    當(dāng)前大多數(shù)文獻(xiàn)所研究的方法僅僅針對配裝問題的某一兩個方面 如載重量、容積、穩(wěn)定性等 不能完全適用實(shí)際的復(fù)雜情形。加上新的方法的不斷提出 目前各種方法的改進(jìn) 以及混合優(yōu)化策略的發(fā)展等 因此可以集合每種方法的特長 形成一個貨物配裝優(yōu)化框架方案 從各近似解中選取最優(yōu)解。

    2. 建立貨物約束條件庫并進(jìn)行優(yōu)先級排序

    貨物配裝在實(shí)際操作中要考慮諸多約束 如箱體的約束、貨物的約束等等 可結(jié)合配載結(jié)果 通過建立貨物約束條件庫 設(shè)定貨物約束優(yōu)先級 編寫優(yōu)先級排序算法 遇到具體的貨物配裝只需勾選相應(yīng)的貨物約束條件 并進(jìn)行優(yōu)先級排序 得到當(dāng)前優(yōu)先級裝載方案 混合相應(yīng)的貨物配裝優(yōu)化算法進(jìn)行貨物的配裝。

    3. 多車型多包裝配裝

    當(dāng)前對于多車型多包裝配裝研究仍然處于初始階段 針對產(chǎn)品品種繁多 包裝形態(tài)、儲運(yùn)性能不一在保證貨物質(zhì)量和數(shù)量完好的前提下 應(yīng)用集合區(qū)分、排程方法最大程度提高車輛在容積和載貨兩方面的裝載量。

    4. 非方形及不規(guī)則形狀貨物配裝

    迄今為止 大多數(shù)文獻(xiàn)只是針對長方體包裝貨物的配裝對于不規(guī)則形狀的貨物少有敘述。因此針對軍事、服裝、電纜、造紙等行業(yè)的產(chǎn)品配裝研究 也將有很重要的工業(yè)應(yīng)用價值。

    5. 單元化裝載

    加快集裝容器 托盤、集裝箱 的標(biāo)準(zhǔn)化 推廣單元化裝載系統(tǒng)在物流配送中的應(yīng)用 不僅有利于裝卸作業(yè) 也會帶來可觀的經(jīng)濟(jì)效益 已經(jīng)成為有效客戶響應(yīng)的一種手段。

    6. 貨物配裝配載結(jié)合研究

    以車輛為研究對象 從配送中心的角度出發(fā) 將配送分為配載和配裝兩個階段 配載在前 選擇車型優(yōu)化配載 配裝在后 車型一定時 配裝貨物使車輛的空間利用率最大 合理運(yùn)用車輛的運(yùn)能運(yùn)力 節(jié)約配送成本 提高物流一體化配送水平。

    六、貨物配裝優(yōu)化對我國物流配送的影響和意義

    貨物配裝問題在大部分企業(yè)中一直得不到很好解決 這里面既有企業(yè)自身不愿投資開發(fā)或購買配裝優(yōu)化軟件的原因 也有當(dāng)前商業(yè)化的智能裝箱軟件不能很好地滿足各企業(yè)的實(shí)際需要的原因。

    隨著物流系統(tǒng)的集約化、一體化發(fā)展 需要將配送的各作業(yè)環(huán)節(jié)綜合起來進(jìn)行考慮。配裝質(zhì)量的好壞直接關(guān)系到配送的效率 貨物配裝又是配送企業(yè)節(jié)約運(yùn)送成本的一個著眼點(diǎn)。因此 針對具體行業(yè)和運(yùn)輸情況 開發(fā)相應(yīng)的貨物配裝優(yōu)化軟件有利于物流企業(yè)提高車輛裝載率、減少貨物損壞、減少對公共資源

    如道路、鐵路等 的占有率 這對提高物流效益、降低運(yùn)營成本、滿足消費(fèi)者多樣化要求以及提高配送效率等都有著十分重要的保證作用。同時 貨物配送優(yōu)化對減少噪聲污染、節(jié)能減排、保護(hù)環(huán)境均有十分重要的意義。

    [ 綜 述 ]

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