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    聯(lián)合配送車輛調(diào)度及算法實現(xiàn)

    2017-01-21 15:45:32李偉鄧紅濤陳紅莉戴建國
    軟件導(dǎo)刊 2016年12期
    關(guān)鍵詞:現(xiàn)代物流

    李偉+鄧紅濤+陳紅莉+戴建國

    摘 要:現(xiàn)代物流業(yè)配送模式由單一配送向聯(lián)合配送、動態(tài)配送、大規(guī)模跨區(qū)域配送轉(zhuǎn)化。針對這一變化,提出了一種多維協(xié)同條件下的大規(guī)模車輛調(diào)度方法,構(gòu)建面向多重約束條件的車輛調(diào)度數(shù)學(xué)模型,研究了針對大規(guī)模協(xié)同配送的車輛調(diào)度算法,以達到物流調(diào)度實時化、高效化和智能化目的。

    關(guān)鍵詞:車輛調(diào)度;現(xiàn)代物流;聯(lián)合配送;調(diào)度算法

    DOIDOI:10.11907/rjdk.162229

    中圖分類號:TP319

    文獻標識碼:A文章編號:1672-7800(2016)012-0107-02

    0 引言

    現(xiàn)代物流業(yè)著眼于供應(yīng)鏈體系發(fā)展,帶動新型工業(yè)化、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化和流通現(xiàn)代化,逐漸成為國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)。各種物流信息應(yīng)用技術(shù)如GPS、北斗導(dǎo)航等技術(shù)已廣泛應(yīng)用于各種物流活動過程。同時,隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和電子商務(wù)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)單一的物流模式逐漸被聯(lián)合配送、動態(tài)配送和大規(guī)??鐓^(qū)域配送取代,傳統(tǒng)單一的車輛調(diào)度模式已經(jīng)難以支持現(xiàn)代物流業(yè)配送需求。

    現(xiàn)實物流調(diào)度中需求各異,涉及的車輛調(diào)度因素眾多,甚至相互沖突,在客戶滿意度和調(diào)度成本上需要相互平衡,特別是隨著大數(shù)據(jù)計算、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、智能通訊以及電子商務(wù)評價模式的出現(xiàn),車輛調(diào)度需要綜合考慮車輛、客戶、貨源、路況、用戶評價等各種因素[1-2]。

    鑒于此,本文從系統(tǒng)工程角度分析資源、車輛、客戶需求,對跨區(qū)域配送中關(guān)鍵要素進行分析,研究構(gòu)建基于聯(lián)合配送的調(diào)度模式,構(gòu)建面向多方用戶需求的需求池和調(diào)度池,對面向不同約束的調(diào)度需求以及聯(lián)合配送車輛調(diào)度進行建模并設(shè)計相關(guān)算法,以實現(xiàn)在多約束條件下的最優(yōu)調(diào)度算法。

    1 研究現(xiàn)狀

    1959年由Dantzig和Ramser首次提出[3]的調(diào)度問題來自于公路交通運輸管理。隨著電子商務(wù)和信息技術(shù)的發(fā)展,傳統(tǒng)大批量、少批次的物流模式已經(jīng)不能適應(yīng)復(fù)雜多變的調(diào)度需求,小批量、多批次、客戶需求的動態(tài)性使得配送區(qū)域更加模糊,區(qū)域間交叉配送和聯(lián)合配送現(xiàn)象日趨頻繁[4]。Hariklis和Powell[5]首次提出開放式車輛調(diào)度問題,Arantilis[6]對鮮肉配送的車輛調(diào)度問題進行了研究;有學(xué)者采用混合遺傳算法和禁忌算法對開放式車輛調(diào)度問題模型進行求解,提出了開放式車輛調(diào)度問題最優(yōu)解的檢驗方式;李延暉等研究了沿途多點的開放式車輛調(diào)度問題,并設(shè)計帶有補貨控制因子的蟻群算法進行求解[7,8]。上述文獻主要是對需求穩(wěn)定的開放式車輛調(diào)度問題展開研究,但對優(yōu)化目標選擇、多配送中心、車輛共享管理等核心問題沒有詳細分析。因此,本文針對國內(nèi)物流配送現(xiàn)狀,從節(jié)約成本角度出發(fā),提出將配送資源、客戶轉(zhuǎn)化為資源池概念,通過充分聯(lián)合,轉(zhuǎn)化為聯(lián)合配送的車輛調(diào)度問題。

    2 聯(lián)合配送調(diào)度算法

    2.1 聯(lián)合配送含義

    聯(lián)合配送指共同配送、協(xié)同配送。在一個規(guī)?;膮^(qū)域內(nèi)存在多個配送中心、多批次的貨物資源,為了降低物流成本,打破單個車輛物流調(diào)度的局限性,多公司合作實現(xiàn)大范圍的合理化配送,通過集中配送來提高物流使用效率,進而提高配送車輛利用率,達到共享物力資源和車輛資源效果。聯(lián)合配送還存在分區(qū)配送和跨區(qū)域配送,區(qū)別在于配送中心是否聯(lián)合響應(yīng)。

    以PN代表配送中心,UN代表用戶需求,分區(qū)配送策略建立“1-N”模式,一個配送中心負責(zé)所在區(qū)域內(nèi)的所有用戶需求,各配送出于利益關(guān)系互不關(guān)聯(lián),調(diào)度車輛負責(zé)所在區(qū)域的用戶需求,區(qū)域配送模式如圖1所示。在聯(lián)合配送模式中,不同配送中心可根據(jù)用戶需求相互調(diào)度車輛,實現(xiàn)跨區(qū)域內(nèi)車輛、資源協(xié)同和共享,配送中心可從整個區(qū)域范圍內(nèi)考慮車輛調(diào)度問題,解決了物流能力不平衡問題,滿足了小批量、多批次的物流需求,節(jié)約了成本,這種模式使得更大規(guī)模的區(qū)域配送調(diào)度成為可能。聯(lián)合配送模式如圖2所示。

    2.2 聯(lián)合配送業(yè)務(wù)需求分析

    聯(lián)合配送過程中需要綜合考慮多項業(yè)務(wù)需求因素,這些因素包括配送中心基礎(chǔ)信息、車輛信息、貨物信息、位置信息等,由此產(chǎn)生幾大功能需求,包括車輛管理、貨物管理、調(diào)度管理、地圖可視化、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能。因此,物流調(diào)度系統(tǒng)必須根據(jù)業(yè)務(wù)需求制定科學(xué)合理的功能需求,利用調(diào)度算法進行快速優(yōu)化,產(chǎn)生實時調(diào)度計劃,以提高聯(lián)合物流調(diào)度系統(tǒng)效率和效益。聯(lián)合配送算法必須將問題進行分解及簡化,并抽象出相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,再通過各種優(yōu)化算法運算出最優(yōu)解。算法首先需要根據(jù)初始化資源狀態(tài)統(tǒng)計出車輛到貨物的最短距離,通過區(qū)域優(yōu)化算法,計算出為每個客戶提供配送服務(wù)所屬的配送區(qū)域;然后系統(tǒng)將客戶需求整合以確定各配送中心要服務(wù)的客戶。因此,聯(lián)合配送調(diào)度問題分解為各個獨立的單區(qū)域配送問題。分解后的各個獨立問題可以綜合運用遺傳算法求解,最終求出最優(yōu)解和車輛配送路線。

    2.3 聯(lián)合配送算法設(shè)計

    車輛調(diào)度算法中最早的遺傳算法由Holland提出,其核心思想是在任意一個群中優(yōu)秀個體都會出現(xiàn)指數(shù)增長的方向,其中優(yōu)化對象可以是連續(xù)型的,使用隨機選擇策略經(jīng)過交叉繁殖和變異等遺傳行為,直至算法實現(xiàn)收斂。聯(lián)合調(diào)度算法需要預(yù)估車輛的配送條件,資源約束條件包括貨物資源、車輛資源、需求資源等,車輛調(diào)度中的資源約束條件越多,車輛調(diào)度線路的安排就越復(fù)雜,每臺車輛在資源約束下的任務(wù)量就越小,同時車輛跨區(qū)域調(diào)度越頻繁,配送中心整體成本就越低。

    為了實現(xiàn)車輛調(diào)度最優(yōu)化,根據(jù)配送網(wǎng)絡(luò)中客戶的需求量建立資源池,預(yù)先估計完成調(diào)度所需要的車輛數(shù)為m,建立模型如下:

    其中Qmaxr表示區(qū)域范圍內(nèi)可調(diào)度車輛最大需求量,Qmaxr表示區(qū)域范圍內(nèi)車輛最小需求量,0<<1表示資源約束條件,資源需求越多約束條件越多。聯(lián)合配送信息發(fā)生在配送計劃的執(zhí)行過程中,算法設(shè)計“資源池建立+區(qū)域配送階段+聯(lián)合配送階段”的三階段求解策略,對聯(lián)合配送模型進行求解,算法設(shè)計思想如下:

    第一階段:根據(jù)現(xiàn)有配送中心基礎(chǔ)信息、車輛信息、貨物信息、位置信息等建立調(diào)度資源池,并生成現(xiàn)有靜態(tài)狀態(tài);第二階段:根據(jù)已知需求信息制定初始優(yōu)化階段的調(diào)度計劃。該階段利用遺傳算法進行全局優(yōu)化,產(chǎn)生初始調(diào)度計劃;第三階段:根據(jù)需求信息變化情況優(yōu)化。該階段將在執(zhí)行第二階段制定的配送計劃過程中,通過需求信息變化更新資源池。在資源池變動情況下分析新需求,利用遺傳算法快速優(yōu)化,產(chǎn)生實時調(diào)度計劃。具體流程如圖3所示。

    3 結(jié)語

    聯(lián)合車輛調(diào)度及路線的優(yōu)化決策涉及眾多因素,比如配送中心位置、客戶分布及需求、成本因素、時間因素等。本文針對跨區(qū)域多配送中心聯(lián)合配送車輛調(diào)度問題展開研究,分析了現(xiàn)階段聯(lián)合配送調(diào)度算法現(xiàn)狀,對現(xiàn)有遺傳算法進行了改進,建立了“資源池建立+區(qū)域配送階段+聯(lián)合配送階段”的三階段求解方案,以實現(xiàn)車輛調(diào)度優(yōu)化策略,實現(xiàn)物流調(diào)度的實時化、高效化和智能化,為物流工作人員優(yōu)化車輛調(diào)度業(yè)務(wù)提供技術(shù)支持。

    參考文獻:

    [1] 劉云忠,宣慧玉.車輛路徑問題的模型及算法研究綜述[J].管理工程學(xué)報,2005,19(1):124-130.

    [2] 張景玲,趙燕偉.多車型動態(tài)需求車輛路徑問題建模及優(yōu)化[J].計算機集成制造系統(tǒng),2010,16(3):543-550.

    [3] DANTZIG G B, RAMSER J H. The truck dispatching problem[J]. Management Science,1959,4(6):80-91.

    [4] 葛顯龍.面向云配送模式的車輛調(diào)度問題及算法研究[D].重慶:重慶大學(xué),2011.

    [5] LI SARIKLIS D, POWELL S. A heuristic method for the open vehicle routing problem[J]. Journal ofthe Operational Research Society,2000,51(5):564-573.

    [6] TARANTILIS C D, KIRANOUDIS C T. Distribution of fresh meat[J]. Journal of Food Engineering,2002,51(1):85-91.

    [7] 陶胤強,?;菝?帶時間窗的多車型多費用車輛路徑問題的模型和算法[J].交通運輸系統(tǒng)工程與信息,2008,8(1):113-117.

    [8] 霍佳震,王新.基于約束規(guī)劃求解車輛調(diào)度問題[J].物流技術(shù),2005(9):110-112.

    [9] 施朝春,王旭,葛顯龍.帶有時間窗的多配送中心車輛調(diào)度問題研究[J].計算機工程與應(yīng)用,2009,45(34):21-24.

    (責(zé)任編輯:杜能鋼)

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