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    動態(tài)路網(wǎng)下物流配送中心選址-路徑優(yōu)化算法及實現(xiàn)分析

    2021-06-27 02:59:26徐穩(wěn)
    運輸經(jīng)理世界 2021年33期
    關(guān)鍵詞:結(jié)點路網(wǎng)時段

    徐穩(wěn)

    (西北工業(yè)大學,陜西西安 710068)

    0 引言

    隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展,物流產(chǎn)業(yè)成為促進地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的重要因素。物流中心的布局規(guī)劃、物流配送、車輛路徑的綜合優(yōu)化是物流系統(tǒng)的三個重要環(huán)節(jié),選址優(yōu)化直接影響物流服務(wù)的整體效率和成本。同時,還能通過規(guī)?;\輸、優(yōu)化的庫存控制以達到企業(yè)節(jié)約成本的目的。傳統(tǒng)的LRP 問題算法無法處理的問題,是基于靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過程中,始終具有爭議的時間問題,即在動態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過程中的到達邊權(quán)時間,與抵達邊尾點的時間無關(guān)。

    1 數(shù)學模型建立

    1.1 動態(tài)路網(wǎng)的時間依賴函數(shù)

    從車輛運輸理論模型的具體和實際應(yīng)用兩個角度進行分析。探討LRP 問題,提出基于時間依賴函數(shù)的假設(shè)和基本架構(gòu)(如圖1)。IKUGA 等人進行研究,并采用離散行進時間速度依賴時間函數(shù)。由于該離散運動依賴時間函數(shù)直接由動態(tài)行進依賴時間函數(shù)代替,所以該動態(tài)道路網(wǎng)絡(luò)函數(shù)是比較先進的先出準則[1]。

    圖1 路網(wǎng)時間依賴函數(shù)

    1.2 車輛行駛速度的分布

    基于上述相關(guān)理論分析研究,為了更加全面、精確地獲得車輛在中國城市實際道路路網(wǎng)結(jié)構(gòu)形式上,所采用配送運輸模式的實際使用情況。

    在LRP 模型的假設(shè)和應(yīng)用設(shè)計中,根據(jù)不同時段、不同路段的速度以及不同道路限速的情況,給出了假設(shè)條件。

    當各個道路的交通密度差異很大時,也就是在城市的平均擁堵高峰時段,理論上,車速分布一定要遵循上述正態(tài)分布;在道路流量密度相對較高的路段,也就是通行高峰時段的平均車速分布,應(yīng)當遵循兩個對數(shù)的正常分配,如式(1)所示。

    式(1)中:tn1為暢通時間段;tn2為一般時間段;tn3為高峰時間段;μ 為不同時期的期望車速值;σ 為不同時間范圍內(nèi)的標準速度差異。其中f[v(t)]為暢通時段、普通時段、高峰時段進行對比。

    1.3 動態(tài)道路路網(wǎng)跨時段車輛行駛時間

    給定路網(wǎng)G(V、A、T)。其中V 是非空結(jié)點集;A是有限邊集;用ωi、ωj表示從結(jié)點ωi到結(jié)點ωj的有向邊;Tn表示在tn時段結(jié)點ωi到結(jié)點ωj的行駛時間;設(shè)車輛從結(jié)點ωj由t0時刻出發(fā)到達結(jié)點ωin的過程中經(jīng)過了N 個時段,其中第N 個時段的端點為MN,MN+1;設(shè)ωi1與ωin之間的距離為d;tk時段車輛的行駛速度為en;由旅行速度時間依賴函數(shù)可得車輛行駛的總旅行時間為式(2):

    到達結(jié)點ωin時間為式(3):

    經(jīng)整理得到式(4):

    te為結(jié)點ωi1出發(fā)時刻t0的增函數(shù),滿足FIFO準則。

    1.4 路網(wǎng)靜態(tài)約束的影響

    通過對近年來物流理論研究成果的分析,許多研究人員沒有認真考慮物流配送與運輸系統(tǒng)復雜的微觀現(xiàn)實物流地理結(jié)構(gòu)和整個物流網(wǎng)絡(luò)的布局,以及優(yōu)化規(guī)劃方法對物流車輛整體配送、對運輸計劃的潛在經(jīng)濟影響。在未來的實施方式中,由于距離矩陣當前是歐幾里得距離矩陣,所以在Cartesia 坐標中將配電網(wǎng)建模為各個點時,D=(dij)。因此,不能考慮交通管制的主要原因,如路面速度限制、轉(zhuǎn)向延遲、單向限制等。實際道路網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的實際距離比歐幾里得距離復雜。如圖2所示,實際距離1~2、2~5 是由于一個線路的限制。因此,OD 成本矩陣D=OD(i,j)被用作網(wǎng)絡(luò)距離矩陣。在建立網(wǎng)絡(luò)模型的連通策略之后,通過構(gòu)建混疊單元,將混疊延遲轉(zhuǎn)換成網(wǎng)絡(luò)的邊緣權(quán)重。此外,在定義一條線段的屬性之后,Dijkstra 算法獲得了富屬性網(wǎng)絡(luò),其可以稱為道路網(wǎng)絡(luò)的源節(jié)點和目的節(jié)點之間的實際距離OD(i,j)。

    圖2 有向富屬性網(wǎng)絡(luò)

    2 實例分析與應(yīng)用

    基于提出的算法,在杭州市實際路網(wǎng)數(shù)據(jù)上進行動態(tài)路網(wǎng)下LRP 問題的求解,建立的杭州市富屬性網(wǎng)絡(luò)模型(如圖3所示)中,結(jié)點數(shù)為88164,邊(edge)數(shù)為95883,其中主干道路段數(shù)為50193,支干道路段數(shù)為36969[2]。

    圖3 富屬性網(wǎng)絡(luò)

    2.1 基于空間連通性的動態(tài)路網(wǎng)路段阻抗設(shè)置

    通過內(nèi)置的杭州富屬性路網(wǎng)模型設(shè)定區(qū)間屬性值,可以進一步計算節(jié)點之間的實際矢量距離,以及指定轉(zhuǎn)向符號所需的交點。單線邊界場的設(shè)定是在向量化方向與一條線的方向平行的情況下,設(shè)定為FT,否則設(shè)定為TF 屬性。在[道路質(zhì)量](Road Quality)字段中指定3 個值:1、2、3,再利用Dijkstra 算法,求出源結(jié)點與目標結(jié)點間的最小時間傳輸費用為D(i,j,tn,ti),并在t 周期的t 時刻從節(jié)點i 開始,由D(i,j,ti)到j(luò)。在優(yōu)化過程中,由于對時間t 未知,所以D(i,j,tn,ti)會隨著時間的推移而改變,而路網(wǎng)權(quán)值也不固定?;诖耍瑸榻鉀Q基于時間優(yōu)化的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型的問題,引入一種在不同時期更新4OD 網(wǎng)絡(luò)的方法,點計數(shù)協(xié)議是針對任意斷點協(xié)議而構(gòu)成的。

    2.2 參數(shù)設(shè)置

    在以上分析的基礎(chǔ)上,提出一種基于該方法的協(xié)作式啟發(fā)式方法,并在此基礎(chǔ)上建立一種新的交通網(wǎng)絡(luò)模型,并給出新的LRP 問題。針對杭州市問題,一家大型跨國物流公司至少有10 個以上的國際物流中心的問題,建立了一個動態(tài)的選址中心-配送運營中心問題模型,并給出相應(yīng)的解決方案,要求必須在兩大公司至少10 家物流車輛配送營運中心中隨機選擇一個最合適的位置,選擇其中至少4 家公司為車輛配送運營中心,以便在動態(tài)交通條件下的車輛分配和運輸路線,對總的固定費用和總費用進行比較。

    快速路、主干路、支路3 種類型的道路,其中,高速公路設(shè)計速度為70km/h,主干路為50km/h,支路為30km/h;該條款列出了各地區(qū)配送中心的平均每天工作時間窗口,分別設(shè)計為平均每天早晨8∶00 至次日20∶00,不應(yīng)僅考慮平均每個用戶點每日的卸貨工作時間。不需要單獨考慮平均每個用戶點日的平均工作時間窗,具體計算及參數(shù)設(shè)置形式均如表1所示;同時,50 家客戶點平均每日的貨物需求量,均如表1所示。在算法與參數(shù)的合理設(shè)置的基礎(chǔ)上,遺傳算法和種群規(guī)模大小各取前20;而染色體變異概率取0.5,精英個數(shù)取2。

    表1 速度分布參數(shù)

    2.3 試驗結(jié)果及分析

    配送中心每年自農(nóng)歷1月份至10月份以來擁有并運營的固定運輸車輛數(shù),每年平均每個月四輛車,發(fā)運每一輛的固定車次配送的運輸車輛的固定成本每年為平均每天約300 元,F(xiàn)=平均每月約300 元/輛;每次運輸車輛單位時間內(nèi),每天消耗的實際物流運輸服務(wù)總成本大約為人民幣20 元/m3。在物流配送轉(zhuǎn)運中心,在每日上午8∶00 起開始進行對外物流營業(yè)輸送服務(wù)運營時,每增加一輛物流配送運輸車則每天的物流配送正常運營發(fā)車開始的具體時間點,都統(tǒng)一確定為每日早晨8∶00 左右;在這種情況下,用“星形”表示10 個待選擇的配送中心;“方形”代表50 個顧客點。

    3 結(jié)語

    著重對基于動態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型的LRP 問題的設(shè)計進行深入而系統(tǒng)的研究,該設(shè)計是利用遺傳算法和螞蟻算法進行交互轉(zhuǎn)化協(xié)作的啟發(fā)式算法。通過分析試驗得出,該算法是在通過設(shè)計中,引入另一個基于NNC 算法的初始化策略后,在一定收斂性基礎(chǔ)上,進一步提高了算法本身的收斂率;同時,利用仿真退火的方法,對最大最小螞蟻系統(tǒng)進行動態(tài)修正,提升了物流優(yōu)化問題的簡單性,使其實現(xiàn)路徑優(yōu)化。

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