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    冷鏈多配送中心配送路徑優(yōu)化研究

    2017-10-31 07:00梁承姬楊繼滔黃濤
    合作經(jīng)濟(jì)與科技 2017年21期
    關(guān)鍵詞:顧客滿意度

    梁承姬 楊繼滔 黃濤

    [提要] 為解決在冷鏈多配送中心的貨物調(diào)配過(guò)程中配送中心缺貨和運(yùn)輸成本高的問(wèn)題,提出通過(guò)其他配送中心協(xié)助完成貨物的調(diào)配,即橫向轉(zhuǎn)運(yùn)策略,建立配送成本最小和顧客滿意度最大的多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型。由于生鮮產(chǎn)品具有易腐的特性,引入懲罰函數(shù)處理約束,并對(duì)遺傳算法改進(jìn)。在求解中,由于配送范圍內(nèi)客戶點(diǎn)多,先采用重心分區(qū)法對(duì)客戶點(diǎn)進(jìn)行分區(qū),使得每個(gè)配送中心負(fù)責(zé)一定區(qū)域的客戶點(diǎn),再通過(guò)改進(jìn)遺傳算法優(yōu)化分析帶模糊時(shí)間窗冷鏈物流問(wèn)題和多配送中心貨物調(diào)配問(wèn)題。最后,由算例分析,可以看出所建模型和采用的算法能夠縮短路徑,降低配送成本。

    關(guān)鍵詞:橫向轉(zhuǎn)運(yùn);重心分區(qū)法;改進(jìn)遺傳算法;顧客滿意度

    基金項(xiàng)目:國(guó)家自然基金資助(71471110、61540045);上海市科委創(chuàng)新項(xiàng)目資助(14170501500、14D2280200工程中心、16DZ1201402、16040501500);上海市重點(diǎn)學(xué)科資助(J50604);陜西省社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015D060)

    中圖分類號(hào):TP202+.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    收錄日期:2017年9月6日

    冷鏈物流配送在國(guó)外的研究由來(lái)已久,發(fā)展更是早于國(guó)內(nèi),對(duì)冷鏈配送和車輛路徑問(wèn)題的分析也較成熟完善,提出了多配送中心車輛調(diào)度的問(wèn)題,即MDVRP。根據(jù)現(xiàn)實(shí)情況需同時(shí)考慮送貨和取貨,建立了帶時(shí)間窗的車輛配送問(wèn)題。多配送節(jié)點(diǎn)的車輛路徑問(wèn)題模型特點(diǎn),給出合適的自適應(yīng)的遺傳算法。王科峰、葉春明將節(jié)點(diǎn)單需求和節(jié)點(diǎn)雙重需求模型進(jìn)行了對(duì)比分析,說(shuō)明了啟發(fā)式算法的改良對(duì)成本節(jié)省的實(shí)際效果。李華考慮的是約束條件未知下考慮送取貨的多目標(biāo)車輛路徑問(wèn)題。Karl F.Doerner研究了帶有時(shí)間窗的送貨和取貨同時(shí)考慮的車輛路徑問(wèn)題。NabilaAzi在解決容易腐爛的食品配送的VRP優(yōu)化問(wèn)題上使用了距離路程最短法。于坤根據(jù)傳統(tǒng)典型的送貨和取貨同時(shí)考慮的車輛路徑問(wèn)題為基礎(chǔ),構(gòu)建基于該問(wèn)題的城市冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型。結(jié)合模型設(shè)計(jì)遺傳算法求解其具體配送方案。陳沖就生鮮農(nóng)產(chǎn)品的車輛配送問(wèn)題進(jìn)行了研究,基于軟時(shí)間窗約束條件,考慮產(chǎn)品的貨損周期,采用節(jié)約法對(duì)模型求解和分析。如果物流網(wǎng)絡(luò)采用庫(kù)存集中管理模式,還需要考慮集中庫(kù)存的再分配問(wèn)題。橫向轉(zhuǎn)運(yùn)可實(shí)現(xiàn)配送中心之間的物資再分配。橫向轉(zhuǎn)運(yùn)是物料在同一層級(jí)的設(shè)施間定向運(yùn)動(dòng)達(dá)到補(bǔ)充庫(kù)存的目的。例如,從供應(yīng)商到制造商,從制造商到分銷商,層間流動(dòng)的方向和物流比較容易確定。相比之下,橫向轉(zhuǎn)運(yùn)是更為靈活的庫(kù)存補(bǔ)充再分配方式。

    本文結(jié)合當(dāng)前配送路徑的研究以及對(duì)橫向轉(zhuǎn)運(yùn)的概述,考慮到冷鏈物流承載的貨物具有一定的特殊性且對(duì)溫度的要求較高,提出在冷鏈物流配送中設(shè)定模糊時(shí)間窗來(lái)反映顧客滿意度。同時(shí),探討了多配送中心的冷鏈物流存在的某一配送中心無(wú)法滿足某一需求點(diǎn)的貨物調(diào)配問(wèn)題,在該問(wèn)題的研究中,以配送點(diǎn)至客戶點(diǎn)、配送點(diǎn)之間的成本和顧客滿意指標(biāo)來(lái)設(shè)立多目標(biāo)模型。為優(yōu)化多配送中心的配送路徑,在求解中,先采用重心分區(qū)法對(duì)客戶點(diǎn)進(jìn)行分區(qū),使得每個(gè)配送中心負(fù)責(zé)一定區(qū)域的客戶點(diǎn),再通過(guò)改進(jìn)遺傳算法優(yōu)化分析帶模糊時(shí)間窗冷鏈物流問(wèn)題和多配送中心貨物調(diào)配問(wèn)題。由算例分析可以看出所建模型和采用算法的研究意義。

    一、問(wèn)題描述

    由于當(dāng)前城市規(guī)模不斷擴(kuò)大,消費(fèi)者對(duì)物流配送的需求明顯升高。從物流配送方面考慮,客戶點(diǎn)呈現(xiàn)逐年增多、區(qū)位復(fù)雜的特點(diǎn),通過(guò)對(duì)客戶點(diǎn)分區(qū),設(shè)立多配送中心進(jìn)行物流配送,可以避免配送車輛線路雜亂、時(shí)間長(zhǎng)、成本高的缺點(diǎn)。同時(shí),隨著電子商務(wù)量和人們生活水平的提高,物流配送需求越來(lái)越大,配送中心的供貨壓力也較以往增大。在現(xiàn)實(shí)生活中,配送中心往往存在庫(kù)存不足、客戶點(diǎn)需求增加等情況,通過(guò)考慮配送中心的貨物調(diào)配,對(duì)多個(gè)配送中心的貨物需求進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),及時(shí)補(bǔ)貨可以減少對(duì)相應(yīng)客戶點(diǎn)的配送時(shí)間,降低成本。

    本文考慮的基于多配送中心貨物調(diào)配的冷鏈運(yùn)輸優(yōu)化問(wèn)題,即在一定區(qū)域范圍內(nèi),有若干需要配送的客戶點(diǎn)和多個(gè)配送中心,且配送中心有確定的配送范圍。在配送中心發(fā)車向該配送范圍內(nèi)的客戶點(diǎn)配送冷鏈貨物的過(guò)程中,車輛需要在約定好的時(shí)間約束范圍內(nèi)完成配送,不符合實(shí)際約束就會(huì)有不同程度的懲罰成本。每個(gè)配送中心的庫(kù)存是固定的,在分區(qū)后,由于個(gè)別配送點(diǎn)的配送壓力增加或需求變化,會(huì)出現(xiàn)配送中心A庫(kù)存不足或者客戶點(diǎn)需求增加的情況,導(dǎo)致無(wú)法完成對(duì)某個(gè)客戶點(diǎn)a配送的情況,此時(shí)將進(jìn)行判斷并進(jìn)行選擇:(1)鄰近的配送中心B完成該區(qū)域配送后再對(duì)客戶點(diǎn)a進(jìn)行配送,然后返回配送中心B;(2)配送中心B補(bǔ)貨給配送中心A,配送中心A再對(duì)客戶點(diǎn)a所屬路線進(jìn)行配送。選擇時(shí)間成本、距離成本較小的方案進(jìn)行配送。該方法可以針對(duì)庫(kù)存不足或需求增大做出相應(yīng)合理的配送方案,從時(shí)間、貨物質(zhì)量等方面考慮都得到了明顯改善。關(guān)于整個(gè)流程的車輛配送時(shí)序圖,如圖1所示。(圖1)

    二、模型建立

    (一)基本假設(shè)。(1)各個(gè)客戶需求點(diǎn)位置和需求已知,各負(fù)責(zé)倉(cāng)儲(chǔ)配送點(diǎn)的位置已知;(2)所有有需求點(diǎn)客戶點(diǎn)的配送任務(wù)都要完成,并且只能通過(guò)一輛配送車對(duì)每個(gè)配送路徑上的點(diǎn)服務(wù);(3)配送車從倉(cāng)儲(chǔ)配送點(diǎn)出發(fā)開(kāi)始服務(wù),完成后返回出發(fā)點(diǎn);(4)配送中所有的運(yùn)輸距離都滿足小于配送運(yùn)輸車輛的行駛距離約束要求;(5)配送中心需要補(bǔ)貨由其他配送中心進(jìn)行調(diào)配,車輛在完成補(bǔ)貨后返回發(fā)車配送中心。

    (二)參數(shù)定義。k:配送的車輛總數(shù),v∈k;M:配送中心點(diǎn),m∈M;n:接受配送的客戶點(diǎn);fm:配送中心m配送貨物的冷鏈成本;a:配送車輛單位距離成本;b:配送車輛單位空載成本;pi:客戶點(diǎn)i需求貨物的價(jià)值;?著:冷鏈貨物的貨損率,?著=1-e-?茁;qm:配送中心m對(duì)冷鏈貨物的需求補(bǔ)貨量;dij:配送中心i為配送中心j貨物調(diào)配距離;S■■:車輛v到達(dá)客戶點(diǎn)i的時(shí)間。

    (三)決策變量。S■■:配送中心m的車輛到客戶點(diǎn)i的時(shí)間;h■■:當(dāng)配送中心i負(fù)責(zé)配送中心j的貨物,調(diào)配為1,否則為0;r■■:當(dāng)配送中心i調(diào)配車輛m至配送中心j為1,否則為0;x■■:當(dāng)車輛v由配送中心m從客戶點(diǎn)i配貨至客戶點(diǎn)j時(shí),為1;否則為0;y■■:客戶點(diǎn)i由配送中心m配送為1,否則為0;A■■:等于最佳服務(wù)時(shí)間下限ei減去到達(dá)時(shí)間S■■;D■■:等于到達(dá)時(shí)間S■■減去最佳服務(wù)時(shí)間上限li。endprint

    (四)目標(biāo)函數(shù)及約束條件

    目標(biāo)函數(shù):

    MinLP1=■■■■x■■(f■+ad■)+■■■ah■■d■+r■■+f■ (1)

    MinLP=-■ (2)

    約束條件:

    f■=■y■■p■?著+■■?姿A■■+?姿D■■ (3)

    ■■y■■=n (4)

    ■■■x■■=n (5)

    ■■q■x■■+q■h■■≤Q (6)

    ■■■x■■+h■■≤■ (7)

    ■x■■=■x■■?坌m∈Mv∈k (8)

    A■■≥e■+l■ (9)

    D■■≥S■■-l■ (10)

    A■■≥0,D■■≥0 i∈n,v∈k (11)

    x■■∈{0,1} ?坌i∈n,j∈n,v∈k,m∈M (12)

    h■■∈{0,1} ?坌i∈n,j∈n,m∈M (13)

    y■■∈{0,1} ?坌i∈n,m∈M (14)

    本文建立的是基于模糊時(shí)間約束的多目標(biāo)冷鏈運(yùn)輸路徑優(yōu)化模型。模糊時(shí)間窗的設(shè)立表示車輛應(yīng)盡量在顧客要求的時(shí)間窗內(nèi)服務(wù),但不同于對(duì)固定時(shí)間窗的硬性要求,對(duì)大多數(shù)非剛性需求時(shí)要求服務(wù)時(shí)間外也可以進(jìn)行服務(wù),以部分成本作為懲罰,同時(shí)將車輛服務(wù)時(shí)間用顧客對(duì)服務(wù)的滿意程度來(lái)表達(dá),更加直觀全面的描述分析需求。車輛對(duì)客戶點(diǎn)配送的不同情況如圖2所示,每個(gè)客戶點(diǎn)都有一個(gè)最優(yōu)服務(wù)時(shí)間[ei,li),在此服務(wù)時(shí)間內(nèi)沒(méi)有時(shí)間懲罰成本且顧客滿意度最高,同時(shí)在模糊時(shí)間窗[ei',ei)和[li,li')內(nèi)會(huì)產(chǎn)生時(shí)間懲罰成本且影響顧客滿意度,模糊時(shí)間窗之外的任何時(shí)間,客戶點(diǎn)將拒絕接受服務(wù),需要車輛等待至模糊時(shí)間窗內(nèi)或者重新服務(wù),最后每個(gè)顧客的服務(wù)結(jié)束后回到原配送地。(圖2)

    本文對(duì)模糊時(shí)間窗分析設(shè)定如下:

    G(Siv)=0 Siv∈[0,ei')■ Siv∈[ei',ei)1 Siv∈[ei,li)■ Siv∈[li,li')0 Siv∈[li',∞) (15)

    在該公式中,車輛進(jìn)行配送的時(shí)間被分層五部分。在[0,ei')和[li',∞)區(qū)間內(nèi),客戶對(duì)配送服務(wù)的滿意度為0,拒絕接受服務(wù);在[ei,li]區(qū)間內(nèi),客戶對(duì)配送服務(wù)最滿意,此時(shí)不需要考慮懲罰產(chǎn)生的額外成本;在[ei',ei]和[li,li']內(nèi),車輛也可以對(duì)顧客進(jìn)行配送,但需支付一定的懲罰成本,同時(shí)顧客滿意度隨Siv的具體時(shí)間來(lái)確定,需要注意的是,由于延遲服務(wù)所耗的時(shí)間更久,且顧客更不希望等待車輛服務(wù),所以設(shè)定延遲服務(wù)額外成本大于時(shí)間窗服務(wù)的額外成本。

    上述模型的目標(biāo)函數(shù)為兩個(gè):一是降低冷鏈運(yùn)輸中的成本;二是提高顧客對(duì)配送服務(wù)的滿意程度。式(1)表示降低冷鏈運(yùn)輸中的成本,由兩部分組成:一是配送中心向各個(gè)客戶點(diǎn)配送的成本,包括冷鏈成本和距離成本;二是配送中心間的貨物調(diào)配產(chǎn)生的成本,包括距離和空載成本、貨損成本、懲罰成本;式(2)表示建立求解顧客對(duì)配送服務(wù)的滿意程度最大化目標(biāo)函數(shù);式(3)表示車輛在向客戶點(diǎn)配送貨物時(shí)產(chǎn)生的冷鏈成本,包括貨損成本和時(shí)間窗懲罰成本;式(4)表示一個(gè)配送中心負(fù)責(zé)一個(gè)需要配送的客戶點(diǎn);式(5)表示所有有需求點(diǎn)客戶點(diǎn)的配送任務(wù)都要完成;式(6)表示冷鏈配送和貨物調(diào)配的需求都不會(huì)大于車輛總載重;式(7)表示配送和貨物調(diào)配所需的車輛不大于總車輛;式(8)表示冷鏈運(yùn)輸車輛從配送中心出發(fā)點(diǎn)發(fā)車,經(jīng)過(guò)一個(gè)或多個(gè)客戶點(diǎn)后返回發(fā)車的起點(diǎn);式(9)表示當(dāng)車輛提前于已知確定的時(shí)間窗約束到達(dá),計(jì)算出的提早服務(wù)時(shí)間;式(10)表示若車輛晚于已知確定的時(shí)間窗約束到達(dá),計(jì)算出的延遲服務(wù)時(shí)間;式(11)表示提早服務(wù)時(shí)間和延遲服務(wù)時(shí)間是非負(fù)的,即保證模糊時(shí)間窗存在;式(12)、(13)、(14)表示使決策變量值為0或1的整數(shù)限制式。

    三、算法求解

    (一)多邊形重心分區(qū)法。本文采用多邊形重心分區(qū)法,充分考慮了多配送中心的情況,先連接所有配送中心的坐標(biāo)點(diǎn),形成一個(gè)封閉的多邊形,通過(guò)計(jì)算求得其重心坐標(biāo),再將中心坐標(biāo)與多邊形的每條邊的中點(diǎn)相連并向外形成射線而把配送范圍分成一個(gè)個(gè)不同的配送區(qū)域。每個(gè)區(qū)域各自有對(duì)應(yīng)的配送中心,負(fù)責(zé)該區(qū)域的配送服務(wù),不同范圍的配送任務(wù)不干擾、不交叉。(圖3)

    (二)遺傳算法求解。在本章節(jié)對(duì)車輛路徑優(yōu)化求解中,第一階段將若干客戶點(diǎn)進(jìn)行了合理的分區(qū),在第二階段,本文采用遺傳算法對(duì)具體的配送中心為客戶點(diǎn)運(yùn)輸服務(wù)的路徑問(wèn)題以及配送中心貨物調(diào)配的問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化求解。通過(guò)在算法操作中,對(duì)個(gè)體適應(yīng)度值的判斷,不斷改變交叉率和變異率,并且在操作結(jié)束后進(jìn)行基因修復(fù),可以有效防止早熟現(xiàn)象的發(fā)生,避免操作后的染色體不符合約束,確保算法求解的穩(wěn)定性。如圖3所示整個(gè)算法的流程圖,在確定個(gè)體適應(yīng)度值后,做出相應(yīng)判斷,如果趨于一致則增加pc和pm概率。若較為分散,就減小pc和pm概率。在選擇交叉后的基因修復(fù)可以有效地防止染色體不符合約束條件,確保算法求解的穩(wěn)定性。(圖4)

    1、染色體編碼。假定有m個(gè)配送中心為n個(gè)客戶點(diǎn)進(jìn)行運(yùn)輸。染色體第一部分為每個(gè)配送點(diǎn)發(fā)出車輛1,依次遍歷相應(yīng)客戶需求點(diǎn),然后返回配送起點(diǎn)的路徑?,F(xiàn)有3個(gè)配送點(diǎn)和25個(gè)客戶需求點(diǎn),假設(shè)染色體第一部分的編碼設(shè)計(jì)為12-9-21-3-14-23-5-19,該染色體編碼就是一個(gè)可行的運(yùn)輸方案。首先通過(guò)分區(qū),確定每個(gè)配送中心要為哪些客戶點(diǎn)運(yùn)輸服務(wù)。配送中心1的第1輛車m11負(fù)責(zé)的客戶點(diǎn)分別是12、9、21,配送中心1的第2輛車m12負(fù)責(zé)的客戶點(diǎn)分別是3、14、23、5、19,則該染色體是已分配好客戶點(diǎn)的配送中心1的配送方案,通過(guò)解碼可以得出屬于該染色體編碼的具體方案為:m11-12-9-21-m11m12-3-14-23-5-19-m12。同理,根據(jù)該操作可以得到關(guān)于配送中心2和配送中心3配送方案的染色體編碼。整體的染色體編碼如:12-9-21-3-14-23-5-19-0-18-10-2-13-24-7-1-20-0-17-25-6-15-8-16-22-4-11。endprint

    2、生成初始種群。本章算法設(shè)計(jì)中,通過(guò)隨機(jī)生成若干染色體來(lái)構(gòu)造初始種群。任意取n個(gè)基因數(shù)(n=客戶點(diǎn)數(shù)量),將這n個(gè)基因數(shù)隨機(jī)設(shè)定在不同的染色體基因位中,這樣就生成了冷鏈運(yùn)輸路徑的服務(wù)方案。

    3、交叉算子。本文所進(jìn)行的交叉算子操作如圖所示,首先,從父代1里任意選取3個(gè)基因位上的基因值,將其復(fù)制到子代相同基因位上;然后去掉父代2中與父代1所選基因值相同的基因;最后子代1中的基因位值由父代2里仍保留的基因有序填充,如果遇到某一基因位上已經(jīng)存在基因值,則跳過(guò)該基因位繼續(xù)填入下一個(gè)位置。本章選取的交叉操作方法如圖5所示。(圖5)

    4、變異算子。在遺傳操作中,變異算子遵循一定的變異概率,模仿生物學(xué)中基因突變?cè)?,為了開(kāi)拓染色體不同組合的多樣性,從而進(jìn)行染色體變異。如圖5,這里選取父代中的兩個(gè)隨機(jī)基因,進(jìn)行調(diào)換,從而達(dá)到變異的效果,產(chǎn)生新的子代。(圖6)

    5、適應(yīng)度函數(shù)。作為遺傳算法衡量染色體個(gè)體的優(yōu)劣準(zhǔn)則,適應(yīng)度函數(shù)充分結(jié)合了問(wèn)題本身的要求和考慮約束,一般與目標(biāo)函數(shù)需要緊密相連,才能作為判斷標(biāo)準(zhǔn)的主要依據(jù)。本文綜合考慮將目標(biāo)函數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)。即Fi=minLP1-100·n(minLP2)的形式。其中,目標(biāo)函數(shù)LP2是0~1內(nèi)的小數(shù),代表客戶對(duì)服務(wù)的滿意程度,對(duì)適應(yīng)度函數(shù)的影響程度較小,所以選擇100作為變換因素,將顧客滿意度轉(zhuǎn)化為費(fèi)用。

    6、基因修復(fù)。本文考慮的是基于配送中心貨物調(diào)配的冷鏈車輛路徑問(wèn)題,在交叉和變異操作后,會(huì)由于條件和約束限制,染色體會(huì)出現(xiàn)不符合規(guī)則的情況。故針對(duì)不符合條件的染色體進(jìn)行如下步驟的基因修復(fù):

    第1步:判斷交叉變異后的染色體中,所有配送中心每輛車配送的客戶點(diǎn)是否大于等于2,如果是轉(zhuǎn)入第二步,如果不是則放棄該染色體重新生成,再次判定。

    第2步:由于染色體中含有沒(méi)有意義的數(shù)字為0的基因位,所以判斷在交叉變異后是否存在間隔符0相鄰的情況,這種情況會(huì)導(dǎo)致有車輛閑置,配送中心無(wú)配送任務(wù),若不是轉(zhuǎn)為下一步,若是則隨機(jī)選取其他基因位隨機(jī)段插入兩個(gè)間隔符0之間。

    第3步:判斷染色體中包含間隔符0的數(shù)量是否等于3,等于則符合條件,不等于會(huì)生成少于3個(gè)配送中心的配送方案,任意選取兩個(gè)基因位間插入一個(gè)間隔符0,使染色體符合條件限定。

    四、算例分析

    (一)算例介紹。假設(shè)配送中心數(shù)量為3個(gè),有25個(gè)需要運(yùn)輸服務(wù)配送的客戶點(diǎn),客戶點(diǎn)經(jīng)過(guò)分區(qū)已確定由哪個(gè)配送中心配送。車輛每公里運(yùn)輸成本為2元,冷鏈中的貨損率為7%,冷鏈貨物的價(jià)格為1,500元/t,?姿1=0.5,?姿2=1.0,?茁=1.0。本章節(jié)模糊時(shí)間窗ei',ei,li,li'。ei,li是指顧客對(duì)運(yùn)輸服務(wù)滿意度為1的時(shí)間窗,把該時(shí)間窗各項(xiàng)兩端擴(kuò)展1h,即ei'=max{0,ei-1},li'=li+1。在25個(gè)客戶點(diǎn)后,標(biāo)號(hào)為26、27、28的分別代表3個(gè)配送中心A、B、C,庫(kù)存量分別是25、25、50。具體初始數(shù)據(jù)如表1所示。(表1)

    通過(guò)分區(qū),得出各個(gè)配送中心負(fù)責(zé)的客戶點(diǎn),具體如表2所示。(表2)

    在實(shí)際配送算例中,部分客戶點(diǎn)因市場(chǎng)原因會(huì)出現(xiàn)需求增長(zhǎng),如表3所示,屬于配送中心A的客戶點(diǎn)17新增了1.3t的需求量,屬于配送中心B的客戶點(diǎn)20新增了2.0t的需求量,這也使得實(shí)際總配送量發(fā)生改變,對(duì)比配送中心的庫(kù)存量,則需要進(jìn)行貨物調(diào)配才能完成每個(gè)客戶點(diǎn)的配送。(表3)

    對(duì)于算法中相應(yīng)的參數(shù)設(shè)置為:N=100,迭代數(shù)為200,pc=0.8,pm=0.05。通過(guò)Matlab運(yùn)行求解。

    (二)不考慮調(diào)配的優(yōu)化方案。首先得出一個(gè)不考慮客戶點(diǎn)需求增加,不需要貨物調(diào)配的配送方案,如圖7所示。(圖7)

    在圖7所示的配送方案中,選取一個(gè)距離3個(gè)配送中心距離接近的點(diǎn)作為一個(gè)虛擬發(fā)貨點(diǎn),這樣由虛擬發(fā)貨點(diǎn)向3個(gè)配送中心延伸,再進(jìn)行路徑優(yōu)化。虛擬發(fā)貨點(diǎn)延伸的路程成本不算在總成本內(nèi)。由于事先進(jìn)行的分區(qū)操作,使得整個(gè)區(qū)域的客戶點(diǎn)配送路徑更加合理清晰。

    (三)考慮橫向轉(zhuǎn)運(yùn)的優(yōu)化方案。在考慮客戶點(diǎn)需求增加后,發(fā)現(xiàn)負(fù)責(zé)A配送的客戶點(diǎn)17和負(fù)責(zé)B配送的客戶點(diǎn)20出現(xiàn)需求變動(dòng),兩個(gè)配送中心皆不能完成對(duì)相應(yīng)需求變動(dòng)的客戶點(diǎn)的配送,因此需要由庫(kù)存充足的配送中心C進(jìn)行貨物調(diào)配。為了保證符合目標(biāo)函數(shù)成本最小的條件,在確定貨物調(diào)配之前需要對(duì)不同的方案進(jìn)行對(duì)比判定。

    方案1:C在完成負(fù)責(zé)區(qū)域的配送后,繼續(xù)為客戶點(diǎn)17配送貨物再返回C。

    方案2:C將貨物配送至A,貨物調(diào)配車輛再返回C,仍由A為客戶點(diǎn)17進(jìn)行配送。

    新增的貨物需求導(dǎo)致配送中心無(wú)法按原計(jì)劃進(jìn)行配送,確定新的配送方案需要根據(jù)不同路線距離成本的對(duì)比來(lái)決定如何選擇。通過(guò)對(duì)圖7的配送結(jié)果圖中可以分析出,方案1因配送客戶點(diǎn)17,需要走的路徑為3-17-C,再減去原本3-C的距離,同時(shí)省去了配送中心C中5-17-22的路程;方案2需要走的路徑為C-A-C,其他路徑不變??捎删嚯x計(jì)算公式d=■得出距離的對(duì)比結(jié)果??蛻酎c(diǎn)20的判斷方法同理。(圖8)

    圖8是判斷配送方案后的優(yōu)化結(jié)果,客戶點(diǎn)17由配送中心C的分支路線配送,在配送中心C將貨物運(yùn)送至B后,客戶點(diǎn)20仍由配送中心B進(jìn)行配送,優(yōu)化后的配送方案具體配送路線和成本對(duì)比如表4所示。(表4)

    五、小結(jié)

    為了解決在冷鏈多配送中心的貨物調(diào)配過(guò)程中,配送中心缺貨和運(yùn)輸高成本問(wèn)題,提出通過(guò)其他配送中心協(xié)助完成貨物的調(diào)配,即橫向轉(zhuǎn)運(yùn)策略,建立配送成本最小和顧客滿意度最大的多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型。由于生鮮產(chǎn)品具有易腐的特性,引入懲罰函數(shù)處理約束,并對(duì)遺傳算法改進(jìn)。

    本文中在不考慮客戶點(diǎn)需求變化之前的總運(yùn)載量為79.7t,總成本為761.5。加入需求變化考慮因素,客戶點(diǎn)17和客戶點(diǎn)20分別增加需求1.3t和2.0t,同時(shí)判斷配送路線成本,在優(yōu)化后選擇的配送路線總運(yùn)載量為83t,總成本為759.3??梢钥闯觯诳傔\(yùn)載量提高的前提下,通過(guò)路線優(yōu)化,成本反而得以下降。

    主要參考文獻(xiàn):

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