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    多配送中心實現(xiàn)低碳車輛合理調(diào)度的算法設(shè)計

    2016-05-24 17:07:42張錦光
    現(xiàn)代經(jīng)濟信息 2016年9期
    關(guān)鍵詞:算法

    摘要:研究多配送中心實現(xiàn)低碳車輛合理調(diào)度問題,基于對多配送中心實現(xiàn)低碳車輛合理調(diào)度的探索研究的基礎(chǔ)上,構(gòu)建多配送中心車輛合理調(diào)度的數(shù)學模型,并結(jié)合距離最近分配原理,將多配送中心數(shù)學模型分解為多個單一配送中心模型進行求解,并在此基礎(chǔ)上運用禁忌搜索算法,實現(xiàn)多配送中心低碳車輛合理調(diào)度的算法設(shè)計。本文研究發(fā)現(xiàn)一距離近分配原理和禁忌搜索算法為基礎(chǔ),設(shè)計的多配送中心低碳車輛合理調(diào)度算法收斂速度快、計算效率高且計算結(jié)果穩(wěn)定性好。

    關(guān)鍵詞:多配送中心;低碳車輛合理調(diào)度;算法

    中圖分類號:U491 文獻識別碼:A 文章編號:1001-828X(2016)009-000-02

    引言

    伴隨著我國經(jīng)濟水平與人們物質(zhì)生活水平的不斷提高,物流業(yè)呈現(xiàn)爆炸式發(fā)展的趨勢,其物流配送業(yè)務也變得更加緊俏,成為制約物流業(yè)發(fā)展的重要因素,對物流企業(yè)的運營成本、服務水平產(chǎn)生了深遠的影響。而物流配送為典型代表的行業(yè)越來越多,如城市公共交通調(diào)度、郵政投遞、管道鋪設(shè)等等均涉及到車輛調(diào)度問題。因此,研究多配送中心車輛合理調(diào)度具有積極的實踐意義。

    作為現(xiàn)代物流體系中的重要一環(huán),配送效率成為體現(xiàn)一個物流公司的服務水平與質(zhì)量的重要指標。通常物流配送是指依據(jù)客戶訂單,在配送中心實現(xiàn)分貨、配貨,并實現(xiàn)交通運輸直至送至收貨人手中。在此過程中,不同配送中心之間的業(yè)務調(diào)度、配送車輛的合理調(diào)度等問題成為決定物流配送效率的關(guān)鍵性因素。隨著我國對環(huán)保的重視,以及民眾環(huán)保意識的提高,低碳調(diào)度車輛逐漸成為物流配送中的“主角”。而企業(yè)配送速度、物流配送成本、物流配送服務質(zhì)量等均受到車輛在多個配送中心之間的調(diào)度的影響。在此過程中,就出現(xiàn)多種需要優(yōu)化的問題。就目前而言,低碳配送車輛調(diào)度包括單個配送中心車輛調(diào)度問題以及多配送中心低碳車輛合理調(diào)度問題,且隨著全國物流體系和市場的不斷發(fā)暗戰(zhàn),目前市場多以多配送中心車輛調(diào)度為主,且問題也較為集中。

    就多配送中心低碳車輛合理調(diào)度問題的研究成果看,相比于國外而言,我國研究領(lǐng)域主要集中在單配送中心車輛調(diào)度問題的研究。為此,本文在現(xiàn)有多配送中心低碳車輛合理調(diào)度問題研究成果的基礎(chǔ)上進行研究,借助距離最短原理,構(gòu)建多配送中心低碳車輛調(diào)度數(shù)學模型,將多配送中心數(shù)學模型分級為單配送中心數(shù)學模型求解,直觀描述多配送中心之間車料調(diào)度問題分配方法,對依據(jù)禁忌搜索算法對多配送中心車輛合理調(diào)度算法進行設(shè)計。

    一、多配送中心實現(xiàn)低碳車輛合理調(diào)度的數(shù)學模型

    1.問題與假設(shè)

    多配送中心實現(xiàn)低碳車輛合理調(diào)度的問題可以描述為:使用多臺低碳車輛在多個配送中心之間調(diào)度,為不同用戶配貨、送貨,其中每個配送中心的位置固定不變,每個用戶的位置以及貨物需求量相對一定,每臺低碳配送車輛的載貨量一定,每臺低碳車輛從一個配送中心出發(fā)至用戶所在地,一次配送的最大行駛距離一定,并在完成配送之后返回原配送中心等待下一次配送任務,多個配送中心的貨物能夠滿足全部用戶的需求,在此基礎(chǔ)上要求科學合理的配置低碳車輛的數(shù)量、配送距離,構(gòu)建目標函數(shù)且求解最優(yōu),確??偟呐渌唾M用最小、配送效率最高。

    問題基本假設(shè)如下:

    (1)每條配送路徑上的不同用戶貨物需求總量不超過車輛的最大載重量;

    (2)每條配送路徑的最長距離不超過每臺車輛一次配送的最遠行駛距離;

    (3)每個用戶配送需求必須得到滿足,且只能由一輛車輛負責;

    (4)有多個配送中心,且每個配送中心有多臺低碳車輛;

    (5)每個配送中心的擁有足夠調(diào)度的車輛,且每輛車完成配送任務后即返回原配送中心。

    2.數(shù)學模型及意義

    設(shè)定某一城市有N個配送中心,存在M個用戶需要配送,每個配送分區(qū)由各配送中心服務的用戶群體構(gòu)成。設(shè)第n個配送中心要向第(n=1、2、3……n)個用戶配送,第n個配送中心有(n=1、2、3……n)臺低碳配送車輛,每臺低碳配送車輛的最大載重量為(k=1、2、3……),每臺車輛單次最大行程距離為(k=1、2、3……)。第n個配送中心服務的第i個客戶的配送需求量為(i=1、2、3……),用戶i和用戶j之間的距離為(i,j=1、2、3……)。第n個配送中心至第j個用戶之間的距離為(n=1、2、3……N,j=1、2、3……)。第n個配送中心的第k臺低碳車配送的客戶數(shù)量為,其中=0代表第k輛低碳車未被使用。第n個區(qū)域中的第k條路徑使用集合表示,其中第i個元素代表在路徑k在第n個區(qū)域中的順序為i,且i不代表配送中心,配送中心用代表。以配送距離最短為目標函數(shù),構(gòu)建多配送中心低碳車輛合理調(diào)度數(shù)學模型如下:

    其中上文模型中(1)代表多配送中心低碳車輛調(diào)度最短距離目標函數(shù),也即每條配送路徑之和最??;式子(2)代表每條路徑上的全部客戶貨物需求量不超過車輛的最大載重量;式子(3)代表每條配送路線的長度不超過低碳配送車輛一次最遠行使距離;式子(4)代表:某一配送區(qū)域內(nèi)每條配送路線是哪個的客戶數(shù)量不超過該區(qū)域內(nèi)總客戶數(shù);式子(5)代表某配送區(qū)域內(nèi)的客戶總數(shù)為該區(qū)域內(nèi)每條配送路線上的客戶數(shù)之和;式子(6)代表每個客戶的配送需求均得到滿足;式子(7)代表每條配送路線上的客戶組成;式子(8)代表每個客戶均只能有一臺低碳車輛進行送貨;式子(9)代表若配送分區(qū)n中第k輛車服務的的客戶數(shù)量不低于1時,表示該配送車輛參與了送貨,此時取,若分區(qū)n中第k輛車服務的客戶數(shù)小于1時,則表示該車輛為參與送貨,此時取。

    本文描述的多配送中心低碳車輛合理調(diào)度數(shù)學模型,相比于其他文獻中基于網(wǎng)絡圖的模型而言,具有直觀、簡單的特性,具體表現(xiàn)在以下幾個方面:①全面考慮到目標函數(shù)與約束條件之間的聯(lián)系;②決策變量、約束條件以及目標函數(shù)之間更為直接、自然的予以理解和描述;③模型便于通過算法以及計算機編程解析。

    二、多配送中心實現(xiàn)低碳車輛合理調(diào)度的算法與求解方法

    對于多配送中心車輛調(diào)度問題而言,其受多種因素的影響,如車輛的最大運距、最大載貨量、客戶數(shù)量等等。為便于求解,本文將多配送中心車輛調(diào)度問題簡化為多個單配送中心車輛調(diào)度問題急性求解,實現(xiàn)問題解析的簡便化。在將多個配送中心低碳車輛調(diào)度問題分解為多個單一配送中心車輛調(diào)度問題過程中,具體客戶數(shù)量、貨物需求量等因素是決定配送中心服務的關(guān)鍵性因素。為此,本文利用距離最近分配原理,以此確定為某個客戶提供配送服務的方案,也即取定每個客戶與不同配送中心的距離,為該客戶選取距離其最近的配送中心??蛻綦x那個配送中心最近則選取那個座位配送點,以此分配客戶。假設(shè)第i個客戶距離第n個配送中心的距離為,其中為min(,……),從而確保每個客戶配送服務能夠在最短距離范圍之內(nèi),以此確定每個配送中心所服務的具體客戶數(shù)量。相關(guān)學術(shù)研究法A線,禁忌搜索算法在單配送中心車輛調(diào)度問題求解過程中其算法具有顯著的優(yōu)勢。為此,本文選取禁忌搜索算法作為多配送中心低碳車輛調(diào)度問題在轉(zhuǎn)化為單配送中心車輛調(diào)度問題中的求解方法。

    根據(jù)上述對多配送中心低碳車輛調(diào)度問題的數(shù)學模型構(gòu)建與禁忌搜索算法的研究,本文設(shè)計了具體的多配送中心車輛調(diào)度問題求解算法,具體算法如下所示:

    算法1:多配送中心低碳車輛調(diào)度問題的求解算法

    {將無時限多配送中心車輛調(diào)度問題的已知條件進行輸入;

    將包括終止迭代步數(shù)T,每次迭代搜索當前解的鄰居的個數(shù)N,禁忌長度l以及對不可行路線的懲罰權(quán)重Pw等運行參數(shù)輸入其中;

    匹配分配中心num和客戶i;}

    //實現(xiàn)多配中心中心車輛調(diào)度問題向但配送中心車輛調(diào)度問題的轉(zhuǎn)變

    For(n=1;n≤N;n++)//對但配送中心車輛調(diào)度問題進行求解

    {將客戶的服務位置、配送中心n、需求量、車輛等信息導入算法中;

    初始化禁忌表H;

    隨機產(chǎn)生一個初始解S當做當前解,此時迭代步數(shù)為t=0;

    借助解的評價方法計算初始解S的評價值;

    當前最好解Sbest=S;

    當前最好解的評價值Ebest=S的評價值;

    While(t<終止迭代步數(shù)T)do

    {本次迭代已經(jīng)搜索鄰居的個數(shù)n=0;

    對本次迭代的最好解的評價值Elocalbest賦予一個較大的正數(shù);

    While(n

    解禁禁忌表中的第一個元素,并且將Slocalbest導入禁忌表中,同時視為禁忌表中的最后一個元素t=t+1; }

    將Sbest對應的配送路徑方案和相應的目標函數(shù)值導出;}

    輸出多配送中心車輛調(diào)度問題的計算結(jié)果;}

    三、結(jié)論

    本文利用距離最近原則構(gòu)建了多配送中心低碳車輛調(diào)度問題模型。首先將多配送中心低碳車輛調(diào)度問題中涉及到的運距、車輛數(shù)量、客戶數(shù)量、最大運載量等影響因素將其量化,融入到數(shù)學模型中,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了較為直觀、合理的目標函數(shù)。同時基于運距最短原則,將多配送中心低碳車輛調(diào)度問題分解為單配送中心低碳車輛調(diào)度問題,其數(shù)學模型較為直觀,便于求解。最后,基于構(gòu)建的目標函數(shù)和數(shù)學模型,綜合禁忌搜索算法的研究成果,成功的將禁忌搜索算法融入到本文的數(shù)學模型中,結(jié)果證實以運輸距離最短為原則,以禁忌搜索算法為方法,能夠直觀、科學的解析多配送中心低碳車輛調(diào)度問題。實現(xiàn)車輛的合理調(diào)度。具體而言,本文主要在以下三個方面取得較為理想的成果:

    首選,本文結(jié)構(gòu)層次分明,首先對多配送中心低碳車輛調(diào)度問題進行了詳盡的描述,并通過直觀描述將問題以數(shù)學模型的方式呈現(xiàn)出來,構(gòu)建了目標函數(shù),并且設(shè)定了約束條件,從而為計算方法的求解提供了更便捷。

    其次,多個配送中心低碳車輛調(diào)度過程中,按照運輸距離最短原則,實現(xiàn)了多個配送中心的科學化劃分,每個配送衷心地額客戶數(shù)量和配送需求量等得到良好,從而確保多配送中心低碳車輛調(diào)度向單個配送中心車輛調(diào)度問題的順利過渡,為求解提供了更多的幫助。

    最后,本文利用禁忌搜索算法實現(xiàn)了多配送中心車輛調(diào)度問題的算法求解過程,結(jié)果證實具有良好的收斂性。

    參考文獻:

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    [2]史學鋒,徐國華.一種多階段供應商選擇的混合整數(shù)規(guī)劃模型[J].工業(yè)工程,2013,9(1):100-103.

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    [6]郎茂祥,胡思繼.車輛路徑問題的禁忌搜索算法研究[J].管理工程學報,2014,18(1):81-84.

    作者簡介:張錦光(1978-),男,漢族,廣東佛山人,佛山科學技術(shù)學院,職稱:高級網(wǎng)絡工程師,學歷:本科,研究方向:計算機網(wǎng)絡工程方面。

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