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重型装配车间多车型软时间窗配送车辆路径优化研究

重型装配车间多车型软时间窗配送车辆路径优化研究

引用

作者：贾佳祺南京农业大学

学位级别：硕士

物料配送作为制造业生产过程中重要的一环,其配送效率的提升及配送成本的降低对于增加企业利润及提高客户满意度具有举足轻重的作用。不同生产企业内部物料配送的工具及方式也不尽相同。重型产品生产具有工艺复杂、物料多、生产时间长... 详细信息

物料配送作为制造业生产过程中重要的一环,其配送效率的提升及配送成本的降低对于增加企业利润及提高客户满意度具有举足轻重的作用。不同生产企业内部物料配送的工具及方式也不尽相同。重型产品生产具有工艺复杂、物料多、生产时间长等特点,为承担多物料运输任务,常选择天车、叉车等多种车型同时进行物料配送。前人对于车辆路径优化的研究多拘泥于一种类型的配送车辆,且多关注于地面运输车,对天车等在空中完成运输的机械研究较少。但在重型装配车间现实配送中,天车及地面运输车具有不同的装载能力、配送目标及行驶特点,对车间内各种车型配送路径优化问题的系统研究具有深远的现实意义。本文基于以上考虑,立足于大型装配车间多种类型地面运输车及天车共同进行物料配送的现状,对车间内物料配送路径优化问题进行研究,以期对该车间物料配送提供理论与实际支持。本文首先对于车辆路径优化问题、天车配送问题及混合优化算法进行了大量的研究。研究表明,国内外学者在对天车配送问题进行分析时,天车承担的配送任务大多较少,小于30个,这与部分车间天车极为忙碌的工作状态相矛盾;且前人较少对于生产车间天车及地面运输车同时配送路径问题进行优化。基于此,本论文确定了应用混合优化算法对重型装配车间天车及多种类型地面运输车车辆路径规划问题进行系统地优化设计的研究思路。其次,对于本文将运用到的遗传算法、蚁群算法、遗传蚁群融合算法及K-means聚类分析进行了较为详实的介绍。经分析发现,遗传算法及蚁群算法均具有较强的并行性及自组织性,适宜于求解车辆路径规划等较为复杂的优化问题,且算法虽然各有缺点,但优势具有一定互补性,二者的融合可提高算法优化性能。在此基础上,本文采用遗传蚁群融合算法编写模型,该算法利用蚁群算法正反馈的特性优化遗传算法解的方向,有效的避免了遗传算法早熟收敛的缺点,提升了寻优效率。在梳理理论知识的基础上,对于重型装配C车间的组织结构、产品类型、车间布局及现行配送方式等信息进行了分析。经分析发现,C车间天车及地面运输车物料配送均存在问题。地面运输车配送存在的主要问题为:①地面运输车配送区域与天车重复,存在安全隐患;②配送车型及配送路线随意,配送成本高;③配送人员利用率低;④配送车辆车型选择欠佳。天车配送存在的主要问题为:①物料配送及时性得不到保障;②配送任务较多,配送路径待优化;③配送过程变动较多,天车操作人员疲劳工作。针对于以上问题分别提出了改善方案,并据此重新规划了车间配送路线。基于改善方案建立多种类型地面运输车车辆路径优化模型。多车型软时间窗车辆路径优化模型以配送总成本最低为目标函数,其包括固定成本、装载行驶成本、空载行驶成本及时间惩罚成本四个部分。分别用遗传算法及遗传蚁群融合算法进行优化,并对算法的关键环节进行了设计。优化结果表明,遗传蚁群融合算法优于遗传算法,经优化后,配送成本从2502/台降低至2202/台,成本降低12%。配送距离减少114米/台,降低7.6%,配送及时性大幅提升,提前配送时间降低32.6%,延迟配送时间降低 81.8%。针对天车物料配送调度及路径优化问题,基于本文中天车配送具有多任务、配送资源相对缺乏的特性,运用K-means聚类分析方法按照任务需求时间窗对配送任务进行聚类分析,进而转化为6个旅行商问题。建立旅行商优化模型,应用遗传蚁群融合算法对其进行求解,并按照每个聚类组的开始及结束时间依次对其进行连接。结果表明,优化后配送总成本较优化前减少575元/台,节省10.8%,配送延迟时间降低11.4%,且天车操作员可调整时间为优化前的1.45倍,可为其提供更为充足的调整时间。与大多学者对装配车间的研究仅局限于某一种或几种车型不同,本文从配送全局角度对多种类型地面运输车及天车进行车辆路径优化分析,且基于天车作业多任务的特点,按照配送时间窗对各配送任务进行聚类分析,以简化配送模型,所得结论对该类问题的理论分析及实际应用具有良好的指导意义。

关键词：多车型车辆路径优化遗传蚁群融合算法 K-means聚类分析

来源：评论

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考虑货物类别的多车型车辆路径问题优化研究

考虑货物类别的多车型车辆路径问题优化研究

引用

作者：邓璇长安大学

学位级别：硕士

随着世界经济的快速发展和现代科学技术的进步,物流产业逐渐成为国民经济发展的动脉基础产业和现代企业的“第三方利润源”,而配送作为物流系统中的核心功能,其完成质量的好坏及其达到的服务水平会直接影响企业的成本和客户对整个物流... 详细信息

随着世界经济的快速发展和现代科学技术的进步,物流产业逐渐成为国民经济发展的动脉基础产业和现代企业的“第三方利润源”,而配送作为物流系统中的核心功能,其完成质量的好坏及其达到的服务水平会直接影响企业的成本和客户对整个物流服务的满意程度。现代物流领域的研究热点之一,车辆路径优化问题(Vehicle Routing Problem,VRP),意在在满足客户要求的前提下以最优成本将货物送达目的地,但是传统的VRP问题仅考虑到成本问题,并未对客户需求进行具体分析。本文基于传统的以运输成本为目标函数的带时间窗的车辆路径模型,将客户需求货物类别的因素纳入考虑范围,构建了以车辆启用成本、运输成本和时间惩罚成本之和为目标函数的多车型车辆路径问题模型。不同类别的货物对时间的敏感度和属性不一样,因此对配送时间和运输车辆的要求也不一样。该模型根据客户需求货物的类别来选择为其服务的车辆型号,以及确定其违背时间窗的惩罚系数。这更加符合实际情况,有助于在降低成本的同时提高客户服务质量。针对本文构建模型设计了相应的遗传算法进行求解,该算法根据客户需求货物类别和车型相匹配的约束以及时间窗的约束来生成一个较好的染色体加入到初始染色体种群中,同时结合最优保存策略和比例选择法来进行选择操作以加快种群的收敛速度。本文最后采用Solomon标准数据集中的三个系列数据进行算例测试,试验结果证明了本文构建模型的准确性和遗传算法的有效性。

关键词：车辆路径问题货物类别多车型遗传算法

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考虑多车型共同配送的库存路径优化研究

考虑多车型共同配送的库存路径优化研究

引用

作者：王美玉大连海事大学

学位级别：硕士

库存-路径问题是(Inventory Routing Problem,IRP)指综合考虑供应链中库存管理策略与配送路径决策使总成本最小化的问题。在产品流通中,库存成本和运输成本是物流成本的两个重要组成部分,但两者在管理决策中存在悖反效应,因此通常将二... 详细信息

库存-路径问题是(Inventory Routing Problem,IRP)指综合考虑供应链中库存管理策略与配送路径决策使总成本最小化的问题。在产品流通中,库存成本和运输成本是物流成本的两个重要组成部分,但两者在管理决策中存在悖反效应,因此通常将二者进行整合优化。随着供应商管理库存(Vender Managed Inventory,VMI)的普遍应用,企业之间的竞争上升到了供应链层次。因此,为了更好的对抗需求不确定性,降低“牛鞭效应”对供应链各级的影响,增强市场竞争力,企业间可以开展共同配送,采用多车型配送策略,以期降低供应链系统的物流总成本。本文结合VMI模式下由多个供货商和多个零售商组成的物流配送网络特征,对考虑多车型共同配送的库存路径问题展开研究。首先依据公平和有效原则,设计车辆空驶成本由途经的供货商均摊,车辆租用成本、载货行驶成本和超时惩罚成本按各供货商配送货物的比例分摊,各供货商管理的商品库存成本由其自行承担的方法,构建了多供货商多产品多车型配送的库存路径优化模型;其次基于问题及模型的特点,利用需求的累积分布逆函数性质,将IRP混合整数随机优化模型转换为确定型规划模型,从而使得其能够利用相关软件进行求解;然后设计改进的遗传算法进行算例验证分析,并与传统遗传算法、精确求解算法作对比,从而验证算法的有效性;最后,为验证多车型共同配送对供货商联盟成本的影响,本文采用控制变量法,对比分析了共同配送与单独配送情况下各供货商期望成本的差异。同时,对比了使用多车型、单车型进行共同配送在燃油量、装载率、租车数量的不同。通过各项数据分析,综合验证了二者结合能有效降低供货商联盟总成本。研究结果表明,在VMI的拉式供应链中,将共同配送与多车型相结合,不仅可以有效降低供货商联盟总成本,还可以缓解需求不确定带来“牛鞭效应”,增强供应链的稳定性,提高了企业的市场竞争力。

关键词：共同配送多车型库存路径问题随机优化模型改进遗传算法

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需求可拆分多车型车辆调度问题及其智能求解算法

需求可拆分多车型车辆调度问题及其智能求解算法

引用

作者：刘浩伯东北大学

学位级别：硕士

市场竞争的加剧以及贸易全球化的影响,促进了我国经济的发展并大幅增长运输配送业务,车辆调度问题也越来越受到人们的重视。在物流运输过程中客户需求与车辆容积之间的关系,提高不同车辆配送利用率,节约成本,提高配送效率与质量变的更... 详细信息

市场竞争的加剧以及贸易全球化的影响,促进了我国经济的发展并大幅增长运输配送业务,车辆调度问题也越来越受到人们的重视。在物流运输过程中客户需求与车辆容积之间的关系,提高不同车辆配送利用率,节约成本,提高配送效率与质量变的更加重要。本文以超市配送过程中遇到的实际问题为案例,针对配送过程中遇到的单个配送车辆难以满足客户需求即客户需要多次进行配送、客户点对配送车辆具有车型限制、配送车辆未能满载、空车返回、资源浪费等情况进行研究。为解决上述实际配送过程遇到的问题、保证配送服务质量,本文以最小化配送成本、提高车辆利用率、制定合理科学的配送方案为目标,对需求可拆分多车型车辆调度问题进行了如下研究:(1)根据配送过程中的实际需求与约束,首先构建了多车型需求可拆分车辆调度模型。实现车辆为多个客户点配送、客户点可接受多个满足车型要求的车辆配送,即多对多的配送需求。之后,在原有实际问题上进行假设拓展,假设车辆数无法满足配送要求,进而需要多批次配送,建立了多批次多车型需求可拆分车辆调度模型。(2)研究了车辆调度优化方法。将一种新型的、在离散调度领域效果较好的智能优化算法烟花算法应用在车辆调度领域。同时根据本问题的模型,本文改进了原始的烟花算法的爆炸机制与变异方式,采用精英种群学习策略,提出交互烟花算法(In-FWA)求解模型。(3)仿真实验,选择沃尔玛超市车辆配送的部分数据设计实验案例,并使用交互烟花算法分别与原始烟花算法、增强型烟花算法、粒子群算法、免疫粒子群算法、等算法对比分析,验证了交互烟花算法求解该问题的有效性与优越性,表明交互烟花算法具有较高收敛速度与局部搜索精度。并提出算法求解本案例的车辆调度方案,在满足配送车型的前提下,拆分客户需求提高了车辆利用率,节约了成本,更好的解决实际车辆配送过程中的调度问题。

关键词：车辆调度多车型需求可拆分烟花算法交互烟花算法

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基于Memetic算法的多车型CARP问题优化研究

基于Memetic算法的多车型CARP问题优化研究

引用

作者：刘晓飞安庆师范大学

学位级别：硕士

限量弧路由问题(Capacitated Arc Routing Problem,CARP)在现实生活中有着广泛的应用,对缓解能源危机,提高生产效率,创建节约型社会有着重大的意义。然而,许多实际问题是无法用基本CARP模型解决的,因此结合实际情况,增加约束条件形成的... 详细信息

限量弧路由问题(Capacitated Arc Routing Problem,CARP)在现实生活中有着广泛的应用,对缓解能源危机,提高生产效率,创建节约型社会有着重大的意义。然而,许多实际问题是无法用基本CARP模型解决的,因此结合实际情况,增加约束条件形成的扩展CARP模型越来越受到人们的重视。目前有许多的扩展CARP模型被提出,如多中心CARP模型,多车型CARP模型(Heterogeneous Vehicle Capacitated Arc Routing Problem,HVCARP),多周期CARP模型,不确定CARP模型等等。基本限量弧路由问题模型的研究已经日渐成熟,但是扩展CARP模型相关的研究成果并不是很多。本论文就常见扩展CARP模型中的多车型CARP模型做了深入的研究。针对多车型CARP模型(HVCARP)提出了一种有效的Memetic算法MAEVSGR(Memetic Algorithm Exchanging Vehicles among Same Group Routes)。首先将多车型CARP模型(HVCARP)的路径费用分为可变费用和固定费用,通过车辆惩罚系数紧密联系车型和路径之间的关系,形成了特有的多车型CARP费用计算公式。针对多车型CARP的特点,本论文提出了一种针对车型的同档路径交换车辆算子,该算子根据路径负载以及车队情况,调整服务车型,以实现服务费用的最优化;然后以其为局部搜索算子,设计了用于求解多车型CARP的Memetic算法;然后,以CARP标准测试集的修改算例进行实验验证,大量的实验结果表明了本文所提基于同档路径交换车辆算子Memetic算法的有效性。针对不确定CARP模型,本论文先描述了基本不确定CARP模型的定义方法。然后介绍了几种常见的不确定评价标准。最后结合多车型CARP模型提出了不确定多车型CARP模型。

关键词：限量弧路由问题多车型不确定性模因演算法同档路径交换车辆

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带模糊时间窗的多车型车辆调度问题研究

带模糊时间窗的多车型车辆调度问题研究

引用

作者：毛超湖南大学

学位级别：硕士

随着全球经济一体化的推进,全球制造、全球采购和全球营销已成为企业普遍目标和战略行为,物流的重要性日益显著。作为物流企业提高竞争优势的重要手段,在强调降低成本的同时,客户服务水平在物流配送中也越来越重要。然而,物流服务水平... 详细信息

随着全球经济一体化的推进,全球制造、全球采购和全球营销已成为企业普遍目标和战略行为,物流的重要性日益显著。作为物流企业提高竞争优势的重要手段,在强调降低成本的同时,客户服务水平在物流配送中也越来越重要。然而,物流服务水平与物流成本之间存在效益悖反,权衡物流服务水平与物流成本是物流企业一项重要的战略性工作。基于以上分析,本文综合考虑配送成本和客户服务水平,提出了带模糊时间窗的多车型的车辆调度问题。首先,在综述带时间窗的车辆调度问题、多车型车辆调度问题以及模糊信息车辆调度问题等相关研究的基础上,分析了标准车辆的调度问题及其数学模型构成要素、扩展标准、扩展问题和求解算法。其次,引入配送服务水平模糊隶属度函数,建立了带模糊时间窗的以总配送成本为最小和客户满意度最高的双目标多车型车辆调度模型。再次,在设计产生初始可行解算法的基础上,采取基于概率选择的四种算子邻域操作增进模拟退火法的搜索解空间的能力,由此产生的改进模拟退火算法对模型求解。算法分两阶段对模型求解:第一阶段,将服务水平控制在某个水平以上,获得对应的可接受时间窗,第二阶段求得更高服务水平的优化解。最后,通过求解设计的算例说明了该方法的可行性,并以益阳城区烟草配送路线多车型车辆调度优化为例验证了该模型的实用性。算例结果还显示,通过控制车辆服务时间和出发时间,适当控制降低少数客户服务水平,可以有效降低配送成本且总体服务水平影响不大。

关键词：车辆调度模糊时间窗多车型改进模拟退火算法

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考虑碳排放因素的S货运公司多车型取送结合车辆路径优化

考虑碳排放因素的S货运公司多车型取送结合车辆路径优化

引用

作者：许敏鹤北京交通大学

学位级别：硕士

随着工业化进程的加快,全球气候的变暖与环境问题的频发,各国倡导降低能源消耗、减少碳排放。物流配送业也是碳排放的主要来源之一,企业在安排货物配送过程中也要考虑环境方面的因素,从车辆调度路径规划方面考虑碳排放的因素。另外随着... 详细信息

随着工业化进程的加快,全球气候的变暖与环境问题的频发,各国倡导降低能源消耗、减少碳排放。物流配送业也是碳排放的主要来源之一,企业在安排货物配送过程中也要考虑环境方面的因素,从车辆调度路径规划方面考虑碳排放的因素。另外随着城市规模的扩大,城市道路的交通拥堵等状况的频发,以及城市的环保要求下,各个城市对载货车辆的配送都出台了许多管控措施,如限号、限时、限区域配送等。企业要在城市各种限行政策下满足各种客户的取送货要求,不仅要实现配送成本的最小化,还要考虑碳排放因素,做到环境友好,这些方面都对配送企业做出了较高要求。S企业在目前城市配送任务下,拥有3种不同车型的车辆,但对众多配送点的取送货任务配送路线没有清晰的规划,导致配送成本过高,另外也没有考虑碳排放的因素,没有做到绿色配送。因此对S企业来说,在城市限行政策约束和最低配送成本和最低碳排放的目标下,如何规划行驶路径,整合正逆向配送任务完成众多配送点的取送货任务对企业之后的城市配送发展至关重要。首先本文对研究内容的有关文献进行梳理,对车辆配送路径、城市交通管制等相关研究进行阐述,明确本文研究对象与方法。接着对本文研究的S配送企业进行分析,通过对企业介绍,配送车辆、产品、流程详细阐述,明确要解决的问题即配送袋装水泥时,没有考虑碳排放因素与城市交通限行政策,配送路径无规划,返程空载等,分析问题的原因。根据以上分析,首先运用K-means聚类算法对配送点进行初步划分,再根据各区域配送量及城市限行区域政策对聚类结果进行调整,将企业服务的配送点划分为7个区域。在以配送成本和碳排放最低为目标,构建考虑碳排放的多车型货运汽车取送结合配送路径优化模型。采用遗传算法运用MATLAB进行分析求解,并分考虑与不考虑碳排放因素两种情况,从配送车辆数、配送距离、配送成本几方面对比并验证模型的有效性,对企业之后的城市配送具有参考意义。全文含图11幅,表18个,参考文献53篇。

关键词：碳排放区域限行多车型取送结合车辆路径优化

来源：评论

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考虑多中心多车型的Z公司农产品配送路径优化研究

考虑多中心多车型的Z公司农产品配送路径优化研究

引用

作者：王琛琪辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

近年来,随着市场经济的蓬勃发展和人们生活水平的不断提高,人们对农产品的需求日益增加。农产品的易腐性和短保质期给物流配送带来了挑战,要求运输条件和时效达到较高水平。在整个物流环节的组成中,配送成本是其末端环节占比最高的部分... 详细信息

近年来,随着市场经济的蓬勃发展和人们生活水平的不断提高,人们对农产品的需求日益增加。农产品的易腐性和短保质期给物流配送带来了挑战,要求运输条件和时效达到较高水平。在整个物流环节的组成中,配送成本是其末端环节占比最高的部分。因此如何优化配送网络,合理规划车辆路径,对提高物流配送效率、降低企业配送成本至关重要。随着日益扩大的市场需求,许多农产品企业在城市区域内只设立一个配送中心,配送辐射范围较小,无法满足所有客户点的需求。为此,研究农产品物流中多配送中心多车型的配送问题,合理规划城市配送网络和车辆路径,具有很强的实际意义。Z公司是一家经营农产品的加工、销售及配送业务的企业,在湖南省长沙市已经设立了3个配送中心为有需求的客户进行农产品配送,在配送过程中使用常温车和冷藏车两种车型为客户提供服务。本文首先对Z公司配送环节现状进行分析,该公司的农产品配送路径方案往往由配送人员根据自身经验进行规划,存在配送路线不合理、人员专业化程度较低等问题;其次在考虑了固定成本、运输成本、制冷成本和时间窗惩罚成本的基础上,建立多中心多车型路径优化模型;最后通过遗传算法、蚁群算法、遗传蚁群算法分别对数学模型进行求解,为该公司寻求到最优的配送路线方案。借助Matlab软件进行仿真,对Z公司实际的配送方案、遗传算法下的优化配送方案、蚁群算法下的优化配送方案和遗传蚁群算法下的优化配送方案进行对比分析。结果表明,运用遗传蚁群算法得到的优化配送方案能够大大降低了配送成本,缩短了配送路径,有利于企业的长久发展。本文最后为Z公司多中心多车型配送方案的实施提供改进措施,同时也为其他相关公司的多中心多车型物流配送路径研究提供相关思路。该论文有图18幅,表21个,参考文献72篇。

关键词：多配送中心多车型农产品遗传蚁群算法

来源：评论

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考虑多车型和多种运营模式的公交灵活调度研究

考虑多车型和多种运营模式的公交灵活调度研究

引用

作者：胡为洋华南理工大学

学位级别：硕士

随着经济的快速发展、人民生活水平的日益提高,人们的出行方式越来越多样化、便捷化、经济化。人民对于美好生活的向往也向交通出行提出了新的要求。当前我国大部分城市的交通方式不够多样化,难以满足人们日益增长的生活和工作需要,需... 详细信息

随着经济的快速发展、人民生活水平的日益提高,人们的出行方式越来越多样化、便捷化、经济化。人民对于美好生活的向往也向交通出行提出了新的要求。当前我国大部分城市的交通方式不够多样化,难以满足人们日益增长的生活和工作需要,需求响应公交(DRT)是一种新型的公共交通服务模式,它通常在低密度人口区域或者有特定需求地区提供公共交通服务。在目前国内外的DRT研究中,往往会理论化实际问题,将现实问题如车型、路网、车辆调度形式等简单化处理,很少考虑多种运营模式并行的调度方式,并且很少有考虑多种车型的灵活组合调度。基于以上研究背景,本文提出了考虑多车型和多种运营模式的公交灵活调度这种公交调度的新模式。本文从DRT和路径规划两个方面进行国内外研究现状的综述。接下来,重点从车型选择问题、直达调度模式的关键问题、联乘调度模式的关键问题、出行时间窗、站点聚类方法五个方面描述了DRT灵活调度的关键问题;然后介绍了DRT灵活调度系统服务的工作流程。在建模方面首先对DRT灵活调度模型的应用场景进行描述,刻画其服务场景;其次对经典的DRT直达调度模型和DRT协同组合调度模型进行了建模;最后创新性地设立了车型和路径的双决策变量,并以此构建了考虑多车型和多种运营模式的公交灵活调度模型。模型的求解中对模型进行了深入的分析,其中较为复杂的接驳问题采用分步求解的方式将问题简化为两次的路径求解,同时整合了同类型问题并进行归类,总结出两类车辆路径问题,分别是固定目的地的起终点相异的MDVRP求解和多目的地的起终点相异的MDVRP求解;然后创新性地采用HGA混合遗传算法求解(最近邻搜索算法(NNS)+2-OPT+目的地降维算子+遗传算法)和混合遗传-蚁群算法HGACO(混合遗传算法+蚁群算法)求解模型,并用小规模实际案例进行算法验证。算法性能分析方面进行了遗传算法、混合遗传算法和混合遗传-蚁群算法的对比分析,在不同数据集下分别对最优解,收敛速度等做了对比分析,验证了改进的混合算法的性能提升。最后以揭西南部部分地区至河婆城中心客运站为例,验证DRT灵活调度模型在实际应用中的可操作性和科学性。结果表明,考虑多车型和多种运营模式的公交灵活调度研究具有实用性,可以使公交服务水平和企业成本有更进一步的优化。

关键词：需求响应公交 DRT灵活调度多车型多种运营模式 HGA HGACO

来源：评论

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带二维装箱约束的需求可拆分多车型车辆路径问题研究

带二维装箱约束的需求可拆分多车型车辆路径问题研究

引用

作者：韩宇阳南京大学

学位级别：硕士

随着电子商务的迅猛发展,国民对物流运输的需求飞速上升,物流相关企业如雨后春笋般涌现,如何降低物流运输成本成为物流行业发展的关键问题。近年来,一部分学者将前沿技术与物流规划问题相结合,衍生出了智慧物流这一研究领域。装箱和车... 详细信息

随着电子商务的迅猛发展,国民对物流运输的需求飞速上升,物流相关企业如雨后春笋般涌现,如何降低物流运输成本成为物流行业发展的关键问题。近年来,一部分学者将前沿技术与物流规划问题相结合,衍生出了智慧物流这一研究领域。装箱和车辆路径规划问题是经典的NP-Hard问题,一直是物流运输领域研究的重点。在很多场景中,物流运输中需同时考虑装箱和车辆路径规划,并且通常有多种备选车型。因此带装箱约束的多车型车辆路径规划问题具有较大的研究价值和实用性。基于某汽车制造企业实际的业务场景需求,本文研究了带二维装箱约束的需求可拆分多车型车辆路径问题。基于问题特性,本文提出了一种基于整柜生成、尾柜生成及路径优化的两阶段启发式算法。在整柜生成阶段,采用了块生成结合前瞻性的树搜索的装箱算法对问题进行求解。在尾柜生成阶段采用基于天际线的快速装箱策略,并且创新性的对浪费空间进行了应用。最后,使用禁忌搜索及动态规划的方法分别对路径进行了路径间优化及路径内优化操作。算法设置了随机扰动机制以跳出局部最优。在计算实验中,本文基于企业实际数据集构造实验测试算例。通过与CPLEX求解器计算结果对比验证了所提出方法的有效性。通过两阶段启发式算法结果与仅包含天际线装箱及路径优化的单阶段算法结果对比对两阶段算法进行了性能分析。另外,应用本文算法实现了根据是否包含两种不同约束条件而衍生出的原问题的四种变体问题,约束条件分别为“是否允许物品旋转”及“是否按照站点访问顺序依次装载货物”,并分析了不同的约束条件对优化目标的影响。最后,根据实验运行结果对本文算法进行了收敛性分析。此外,还实现了装箱方案的可视化,为实际的装箱操作带来便利。

关键词：二维装箱车辆路径问题多车型两阶段启发式算法

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