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    基于整數(shù)線性規(guī)劃的物流配送優(yōu)化模型與求解算法研究

    2024-04-10 05:53:18張博
    中國儲運 2024年3期
    關鍵詞:物流配送整數(shù)原理

    文/張博

    1.設計物流配送整數(shù)線性規(guī)劃優(yōu)化模型

    1.1 問題描述

    通常情況下,物流配送的路徑以及時間均是計算好的,形成一個完整的配送鏈條,便于日常的調(diào)度以及整改處理,所以,結(jié)合整數(shù)線性規(guī)劃原理,進行初始問題的描述??梢詫⑴渌吐窂矫枋鰹橐粋€整體,搭配不同種類的商用車輛,設置規(guī)劃好對應的載重量,構(gòu)建定向的配送單元。指定一個倉儲配送中心,車輛從中心取貨,隨后按照規(guī)劃好的路徑將取運配送客戶手中。假設需求量小于配送車輛的載貨量,路徑需求不能大于車輛的載貨量。建立時間窗模型,設置配送最大化的平衡標準,具體如公式1所示:

    公式1中:D表示配送最大化的平衡標準,n表示總路徑,χ表示預設運輸距離,t表示調(diào)度次數(shù),y表示時間把控偏差。根據(jù)上述測定,完成對配送最大化的平衡標準的計算與分析。隨后,以此為基礎,進行平均運送總時間的設置,對初始運輸位置和抵達運輸位置進行二次標定,合理調(diào)整處理的流程,實現(xiàn)預設的目標物流配送任務。

    1.2 設計多階動態(tài)物流配送結(jié)構(gòu)

    完成對問題描述之后,接下來,綜合整數(shù)線性規(guī)劃需求,設計多階動態(tài)物流配送結(jié)構(gòu)。與傳統(tǒng)的物流配送形式不同的是,此次所設計的配送為多階動態(tài)配送結(jié)構(gòu),可以同時設置多個配送目標,并對所執(zhí)行的配送任務進行合理調(diào)度、調(diào)整,以此來確保配送路徑為最優(yōu)路徑。隨后,依據(jù)整數(shù)線性規(guī)劃設計具體的配送流程,如下圖1所示:

    圖1 多階動態(tài)物流配送結(jié)構(gòu)圖示

    根據(jù)圖1,完成對多階動態(tài)物流配送結(jié)構(gòu)的設計與分析。接下來,綜合當前的配送需求,在內(nèi)置結(jié)構(gòu)中設計一個約束條件,與多階的物流配送階層進行搭接,逐步構(gòu)建出一個個獨立的配送單元。但是這部分需要注意的是,部分同類型的配送任務及目標是可以通過整數(shù)線性規(guī)劃原理來進行匯總整合的,這樣在一定程度上可以進一步擴大當前的配送范圍,同時縮短配送時間,節(jié)省日常的配送成本,針對動態(tài)的配送結(jié)構(gòu)執(zhí)行效果更佳,效率更明顯得到了提升。

    1.3 建立整數(shù)線性規(guī)劃物流配送模型

    完成對多階動態(tài)物流配送結(jié)構(gòu)的設計之后,接下來,建立整數(shù)線性規(guī)劃物流配送模型。根據(jù)實際的物流配送情況,結(jié)合帶軟時間窗的混合運送問題(Heterogeneous Vehiele routing problem withsoft time windows,先設計一個穩(wěn)定的應用配送單元結(jié)構(gòu),并進行模型的初始指標參數(shù)設置,如下表1所示:

    表1 物流配送模型初始指標參數(shù)設置表

    根據(jù)表1,完成對物流配送模型初始指標參數(shù)的設置。接下來,以此為基礎,綜合整數(shù)線性規(guī)劃原理,設計模型的物流配送整合結(jié)構(gòu),具體如下圖2所示:

    圖2 整數(shù)線性規(guī)劃物流配送模型結(jié)構(gòu)圖示

    根據(jù)圖2,完成對整數(shù)線性規(guī)劃物流配送模型結(jié)構(gòu)的設計與驗證分析。隨即,以此為基礎,在模型中進行物流配送環(huán)節(jié)的設置,在整數(shù)線性規(guī)劃背景下,依據(jù)實際的情況,進行配送路徑的二次優(yōu)化處理,以此來強化整數(shù)線性規(guī)劃物流配送模型的實踐應用能力。

    2.算法設計

    2.1 算法原理

    物流配送路徑的設計通常是非確定性多項式(Non-deterministic Polynomial,NP)的一種現(xiàn)行問題。傳統(tǒng)的路徑設計計算方式一般較為單一,整體的計算流程也十分復雜,無法同時處理多項目標性任務,為此,整數(shù)線性規(guī)劃原理,進行同類型算法的計算。首先,針對當前的物流配送需求,先進行模糊問題的提出,實現(xiàn)多目標的配送路徑優(yōu)化設計。采取加權法,可以將各個配送地點以初始位置設定成對應的坐標,配送的任務統(tǒng)一成各自目標,形成一對以配送的單元,隨即,進行單元的分類處理,同類型的單元任務路徑的設計以及計算也是相同的,遵循一致的路徑標準,進行最優(yōu)路徑的設計和計算。使用單目標設計算法的最優(yōu)求解,同時也是路徑的最優(yōu)解,結(jié)合加權法計算出此時的權重值,利用整數(shù)線性規(guī)劃原理,構(gòu)建相對應的物流配送計算矩陣,求解非支配解(Pareto解集)。這樣的算法可以更為高效、快速進行單元性目標任務的計算,縮短核定測算的整體范圍,形成更加靈活、多變的計算結(jié)構(gòu),再加上整數(shù)線性規(guī)劃原理的輔助和支持,最終計算得出最優(yōu)解,提高物流配送計算法的整體收斂性,選擇算子實現(xiàn)擴大計算解的定向范圍,采用整數(shù)線性混合交叉算子的整合形式,完成配送路徑最優(yōu)解的測定核酸。

    2.2 構(gòu)建測算流程

    針對上述設計的算法原理,接下來,綜合整數(shù)線性規(guī)劃,設計物流配送優(yōu)化模型的計算流程。過程中融合NSGA-Ⅱ算法,擴大當前的測算范圍。先對快速非支配配送結(jié)構(gòu)進行多目標排序。確保在相同排的配送區(qū)域及范圍之內(nèi)各個單元任務點可以形成種群無支配關系,逐步向著Pareto最優(yōu)解靠近。但是需要注意過程中該算法自身的支配性與收斂性,盡量避免支配分層鏈表前端出現(xiàn)誤差,造成最優(yōu)解不精準。非支配整數(shù)線性層前沿一般可以形成最優(yōu)解集。接下來是物流配送優(yōu)化模型擁擠度的計算與架構(gòu)設計。先估算出物流配送群體的分散程度,計算出擁擠線性距離,實現(xiàn)單元任務的初始化處理。隨即,對初始的物流配送算法作出綜合性優(yōu)化以及目標改進,通過優(yōu)化解集和獲取計算得到的數(shù)據(jù)信息,集合整數(shù)線性規(guī)劃原理,調(diào)節(jié)約束閾值,測算出種群的計算方向,具體如下圖2所示

    公式2中:F表示單元的最優(yōu)計算個體,u表示進化方向,β表示物流配送的可行解。根據(jù)上述測定,計算出該模型算法的物流配送計算方向,接下來,進行配送測算的為販毒中值計算,如下公式3所示

    3.實驗

    此次主要是對基于整數(shù)線性規(guī)劃的物流配送優(yōu)化模型與求解算法研究測算,考慮最終測試結(jié)果的真實性與可靠性,采用對比的方式展開分析,選定G物流公司作為測試的主要目標對象,接下來,結(jié)合整數(shù)線性規(guī)劃原理,進行初始測試環(huán)境的搭建。

    3.1 實驗準備

    結(jié)合整數(shù)線性規(guī)劃原理,對G物流企業(yè)中的D配送區(qū)域進行測試分析。選定25個節(jié)點,包含2個倉儲中心,3個充電站,12個客戶。形成對應的單元配送坐標點位,通過平臺設計初始的配送路徑??蛻舻男枨罅?、任務目標以及配車都是隨機生成的,基本的指標數(shù)值如下表2所示:

    表2 測試指標及參數(shù)設置表

    根據(jù)表2,完成對測試指標及參數(shù)的設定,實現(xiàn)初始測試背景的搭建,接下來,將所述的控制程序?qū)雴卧?,明確配送的任務量,進行具體測試。

    3.2 實驗過程及結(jié)果分析

    在上述搭建的測試環(huán)境之中,結(jié)合整數(shù)線性原理,進行具體的測定與分析。依據(jù)上述的物流配送量及任務識別量,由系統(tǒng)中所設計的算法進行物流最佳配送路徑的標定,同時計算出最短時間的線路,測定出整體的配送規(guī)劃耗時,具體如下公式4所示:

    公式4中:H表示物流配送模型的配送規(guī)劃耗時,?表示整體配送范圍,φ 表示單元路徑值,i表示配送次數(shù),ζ 表示整數(shù)線性規(guī)劃最優(yōu)解。隨機選定5條路徑進行D配送區(qū)域中的三個階段進行測試,結(jié)合以上測定,完成對測試結(jié)果的分析,如下圖3所示:

    圖3 測試結(jié)果對比分析圖示

    根據(jù)圖3,完成對測試結(jié)果的分析:針對隨機選定的5個任務點進行比對,此次所設計的算法以及物流配送優(yōu)化模型較好地加固合理的規(guī)劃耗時最終控制在0.25s以下,說明此種配送規(guī)劃形式的針對性與穩(wěn)定性較高,對于任務的處理效果更佳,具有實際的應用價值。

    4.結(jié)束語

    以上便是對基于整數(shù)線性規(guī)劃的物流配送優(yōu)化模型與求解算法的設計與驗證研究。對比于傳統(tǒng)的物流配送優(yōu)化模型結(jié)構(gòu),此次融合整數(shù)線性規(guī)劃原理,所設計的模型內(nèi)置體系更加靈活、穩(wěn)定,具有更強的穩(wěn)定性與轉(zhuǎn)換性,在面對復雜的配送環(huán)境時,搭配所設計的求解算法,仍然可以設計出最佳的配送路徑。

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