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    基于遺傳算法的鮮奶冷鏈物流配送路徑優(yōu)化

    2018-01-20 15:04張培武忠
    市場(chǎng)周刊 2018年3期
    關(guān)鍵詞:遺傳算法

    張培 武忠

    摘 要:隨著物流領(lǐng)域的不斷發(fā)展,越來(lái)越多的方法可用于解決VRP問(wèn)題,其中,啟發(fā)式人工智能算法更是得到了巨大的發(fā)展。筆者首先對(duì)背景公司的配送現(xiàn)狀進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析,然后分別用節(jié)約法和遺傳算法對(duì)實(shí)例進(jìn)行優(yōu)化求解并得出結(jié)果,其中遺傳算法的求解過(guò)程是借助Matlab軟件實(shí)現(xiàn)的。最后,將兩種方法求得的結(jié)果進(jìn)行綜合比較,發(fā)現(xiàn)在同樣的條件下,遺傳算法能夠更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)配送路徑的優(yōu)化。

    關(guān)鍵詞:車(chē)輛路徑優(yōu)化;節(jié)約法;遺傳算法

    中圖分類(lèi)號(hào):F252 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào):1008-4428(2018)03-15 ?-03

    一、引言

    車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題(Vehicle Routing Problem),簡(jiǎn)稱(chēng)VRP問(wèn)題,指的是已知配送中心的位置和客戶(hù)需求點(diǎn)的位置、需求量,并且已知配送中心所擁有的一定數(shù)量的配送車(chē)輛的載貨量和容量,在滿(mǎn)足一定的約束條件前提下,以特定的優(yōu)化指標(biāo)(距離最短、時(shí)間最短等)為目標(biāo),合理安排車(chē)輛的配送方案。文章以一鳴真鮮奶吧為背景,對(duì)其在杭州市江干區(qū)的一鳴真鮮奶吧的配送路徑進(jìn)行優(yōu)化。

    一鳴真鮮奶吧隸屬于浙江一鳴食品股份有限公司。浙江一鳴食品股份有限公司主要生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)與乳制品有關(guān)的產(chǎn)品,其打造的泰順高山牧場(chǎng)的奶源保證了產(chǎn)品的質(zhì)量。目前,溫州地區(qū)80%的奶源都由一鳴供應(yīng),為了提升奶源的質(zhì)量,一鳴創(chuàng)建了全方位的牧業(yè)管理體系,集牧草種植、牧場(chǎng)管理、乳牛飼養(yǎng)、飼料加工等為一體,并且率先實(shí)行了“公司+農(nóng)戶(hù)”的生產(chǎn)方法,利用當(dāng)?shù)貏趧?dòng)力來(lái)維持牧場(chǎng)的日常生產(chǎn),在節(jié)省勞動(dòng)力的同時(shí)也帶動(dòng)了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展。其采用招商加盟模式運(yùn)營(yíng)的一鳴真鮮奶吧由于新鮮的奶源、獨(dú)特的產(chǎn)品而廣受歡迎,店鋪已經(jīng)多達(dá)五百多家,利潤(rùn)頗豐。

    二、配送存在的問(wèn)題

    (一)車(chē)輛路線選擇的經(jīng)驗(yàn)操作性較強(qiáng)

    公司的物流長(zhǎng)途上主要依賴(lài)與其他物流配送公司的合作,而短途配送則是雇有專(zhuān)門(mén)的司機(jī),對(duì)司機(jī)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)水平要求較低,司機(jī)每天配送一次,每個(gè)司機(jī)固定地負(fù)責(zé)一個(gè)區(qū)域,由于對(duì)時(shí)間沒(méi)有硬性要求,因此他們并不會(huì)也無(wú)法對(duì)配送線路問(wèn)題進(jìn)行系統(tǒng)的研究和優(yōu)化,因此經(jīng)驗(yàn)操作的成分較高。司機(jī)通常會(huì)根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)選擇配送路徑,他們往往會(huì)因?yàn)轫樎坊蛘呔嚯x近而將兩家或多家門(mén)店歸為同一條線路。這種安排的方式常常會(huì)由于城市復(fù)雜的交通狀況而對(duì)配送產(chǎn)生較大的不確定性,因此這種方式就配送而言不夠科學(xué),甚至經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)重疊運(yùn)輸?shù)默F(xiàn)象。

    (二)對(duì)時(shí)間約束認(rèn)識(shí)不足

    專(zhuān)人負(fù)責(zé)專(zhuān)區(qū),不存在業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng),也沒(méi)有嚴(yán)格的獎(jiǎng)懲制度,只要求上午送到,沒(méi)有具體的時(shí)間約束,就導(dǎo)致司機(jī)對(duì)工作沒(méi)有緊張感。另外,車(chē)輛由配送中心安排,司機(jī)只負(fù)責(zé)運(yùn)輸,對(duì)冷藏車(chē)輛的消耗認(rèn)識(shí)不夠深刻,缺乏主人翁意識(shí),所以他們通常采用隨遇而安的態(tài)度對(duì)待配送,對(duì)不必要的時(shí)間和成本消耗視而不見(jiàn),對(duì)時(shí)間約束認(rèn)識(shí)不足。

    三、公司實(shí)際問(wèn)題描述

    該公司共有500多家鮮奶吧,為了便于研究,本文選取了該公司在杭州市余杭區(qū)的鮮奶吧進(jìn)行研究,共9家一鳴真鮮奶吧。為了保證奶制品的質(zhì)量,契合其經(jīng)營(yíng)理念,該公司所有的乳制品都是采用當(dāng)天配送當(dāng)天銷(xiāo)售的方式,每天鮮奶從生產(chǎn)地溫州裝車(chē)配送,而該公司在杭州地區(qū)沒(méi)有配送中心或中轉(zhuǎn)站,所以鮮奶一般是直接運(yùn)送到門(mén)店。據(jù)了解,由于門(mén)店需求有限以及牛奶體積較小,杭州市江干區(qū)的部分鮮奶吧和余杭區(qū)的鮮奶吧由同一輛車(chē)配送,司機(jī)通常是配送完江干區(qū)的再去余杭區(qū)進(jìn)行配送,江干區(qū)最后配送的鮮奶吧是計(jì)量店,所以將其假定為配送中心,并且假定配送完余杭區(qū)的門(mén)店之后車(chē)輛最后回到配送中心。由于給江干區(qū)的門(mén)店配送完后是九點(diǎn),所以給余杭區(qū)的門(mén)店配送是在九點(diǎn)之后,避開(kāi)了擁堵高峰期,所以假設(shè)道路通暢。配送中心要選擇最短路徑完成其所有的送貨任務(wù)。

    為了方便求解,為余杭區(qū)的9家鮮奶吧進(jìn)行編號(hào)排序(見(jiàn)表1),各個(gè)門(mén)店之間的距離見(jiàn)表2。

    四、節(jié)約法求解

    (一)根據(jù)表2作各點(diǎn)之間的最短距離表(見(jiàn)表3):

    (二)根據(jù)表3,利用節(jié)約法的基本原理計(jì)算出若合并巡回路線,各需求門(mén)店之間的可以節(jié)約的里程數(shù),作節(jié)約里程表(見(jiàn)表4):

    (三)將表4中的節(jié)約的路程總數(shù)按由大到小的順序排序,然后作出節(jié)約里程排序表(見(jiàn)表5),從而盡量滿(mǎn)足總的節(jié)約里程數(shù)最多的目的。

    (四)根據(jù)表5,整理得到實(shí)例最終的配送路線為:0-7-8-

    6-5-4-3-2-9-1-0,該路線的總路程為:11.5+36.7+8.7+1.4+1.5+

    1+27.8+13.8+28+7.7=138.1(km)。

    五、遺傳算法求解

    (一)遺傳算法結(jié)構(gòu)

    先把需要求解的實(shí)際問(wèn)題具體表述成對(duì)目標(biāo)函數(shù)的尋優(yōu)問(wèn)題,這樣需要優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)就是種群對(duì)自然的適應(yīng)能力,個(gè)體的生物種群對(duì)應(yīng)于優(yōu)化變量,然后從當(dāng)前的種群出發(fā),復(fù)制、交叉、變異和選擇產(chǎn)生新一代種群,這個(gè)過(guò)程是重復(fù)的,直到達(dá)到進(jìn)化時(shí)間的要求或者找到符合要求的種群,這就是遺傳算法優(yōu)化求解問(wèn)題的基本思路。其操作過(guò)程如下:

    1.初始化數(shù)值:進(jìn)化代數(shù)的初始值設(shè)為t=0,同時(shí)確定最大迭代次數(shù)T的值,初始種群P(0)隨機(jī)生成,其中有N個(gè)個(gè)體。

    2.評(píng)價(jià)個(gè)體:由適應(yīng)度函數(shù)的表達(dá)式求出每一代種群P(t)中所有個(gè)體的適應(yīng)度。

    3.選擇操作:根據(jù)對(duì)種群中個(gè)體的適應(yīng)度的評(píng)估,把選擇算子作用到種群上。選擇運(yùn)算有兩個(gè)目標(biāo),直接且優(yōu)秀的個(gè)體遺傳至子代,或者是遺傳由交叉或配對(duì)產(chǎn)生的新個(gè)體。

    4.交叉操作:把交叉算子作用到種群上,這是最核心的算子。

    5.變異操作:把變異算子作用到種群上,這是在更改種群中個(gè)體串的某一些基因座上的基因值。

    6.產(chǎn)生下一代:下一代種群P(t+1)將由種群P(t)經(jīng)過(guò)選擇、交叉、變異操作產(chǎn)生。

    7.判斷終止條件:當(dāng)t=T時(shí),即達(dá)到最大的迭代次數(shù)時(shí),則會(huì)將進(jìn)化中獲得的有著最大適應(yīng)值的個(gè)體作為最優(yōu)解輸出。

    (二)遺傳算法特點(diǎn)

    遺傳算法的具體特點(diǎn)可以概述為如下:

    1.與傳統(tǒng)算法不同,遺傳算法與其最大的差別就是遺傳算法是從問(wèn)題的解集出發(fā)的,而非單一的解。從初始解集開(kāi)始搜索擇優(yōu),覆蓋的范圍較大,有利于全局范圍內(nèi)擇優(yōu)。

    2.遺傳算法在搜索空間中同時(shí)評(píng)價(jià)多個(gè)解,即同時(shí)對(duì)多個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度進(jìn)行計(jì)算,有效降低了陷入局部范圍最優(yōu)解的風(fēng)險(xiǎn)。

    3.遺傳算法在運(yùn)算操作時(shí),基本上只使用通過(guò)適應(yīng)度函數(shù)求得的數(shù)值來(lái)對(duì)個(gè)體進(jìn)行評(píng)估,而不需要搜索空間的知識(shí)或是其他輔助信息。適應(yīng)度函數(shù)自變量的范圍,也就是它的定義域可以隨便設(shè)置,并且不強(qiáng)求函數(shù)必須連續(xù)可微,此特性大大擴(kuò)展了遺傳算法適用的范圍。

    4.遺傳算法利用概率變遷原則來(lái)確定其查找的方向,而非確定性規(guī)則。

    5.遺傳算法的自組織性、自適應(yīng)性、自學(xué)習(xí)性使其根據(jù)運(yùn)算過(guò)程中得到的信息進(jìn)行查找時(shí),保證適應(yīng)度較大的個(gè)體有更大的生存下去的可能性,并擁有更能適應(yīng)自然的基因結(jié)構(gòu)。

    6.遺傳算法在進(jìn)化過(guò)程中也可以通過(guò)自身動(dòng)態(tài)的自適應(yīng)能力,自動(dòng)調(diào)節(jié)算法編碼的精度與參數(shù)的控制。

    (三)Matlab軟件

    Matlab軟件主要是提供了面對(duì)交互式程序設(shè)計(jì)、可視化以及科學(xué)計(jì)算的高科技的計(jì)算環(huán)境。它提供了一個(gè)方便使用的視窗環(huán)境,其中融合了矩陣計(jì)算、數(shù)值分析和Matlab軟件主要是提供了面對(duì)交互式程序設(shè)計(jì)、可視化以及科學(xué)計(jì)算的高科技的計(jì)算環(huán)境。它提供了一個(gè)方便使用的視窗環(huán)境,其中融合了矩陣計(jì)算、數(shù)值分析和非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的建模和仿真等功能,為科研、工程設(shè)計(jì)等很多科學(xué)領(lǐng)域提供了完備的處理方案,并且可以說(shuō)是跳出了以往的非交互式程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言的編輯模式,是當(dāng)前有著先進(jìn)水平的國(guó)際科學(xué)計(jì)算軟件的代表。

    在數(shù)值計(jì)算方面,Matlab在數(shù)學(xué)方面的科技應(yīng)用軟件中始終處于領(lǐng)先地位,由于其強(qiáng)大的創(chuàng)建用戶(hù)界面、繪制函數(shù)和數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)算法、矩陣運(yùn)算、連接其他編程語(yǔ)言的程序等功能,在圖像處理、金融建模設(shè)計(jì)、信號(hào)處理與通訊、信號(hào)檢測(cè)、工程計(jì)算、控制設(shè)計(jì)與分析等領(lǐng)域中都有應(yīng)用。

    (四)仿真求解

    通過(guò)具體問(wèn)題的描述,結(jié)合實(shí)際構(gòu)建的模型,為了保證求解結(jié)果的準(zhǔn)確性,本文借助Matlab對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了仿真,求解最優(yōu)路徑,具體操作過(guò)程如下:

    打開(kāi)Matlab通過(guò)具體問(wèn)題的描述,結(jié)合實(shí)際構(gòu)建的模型,為了保證求解結(jié)果的準(zhǔn)確性,本文借助Matlab對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了仿真,求解最優(yōu)路徑,具體操作過(guò)程如下:

    1.打開(kāi)Matlab。

    2.新建M文件,編輯代碼,設(shè)置參數(shù):迭代次數(shù)為50,交叉概率為0.7,變異概率為0.02,更新百分比為0.7,設(shè)置配送車(chē)輛數(shù)為1,由于實(shí)例中所有需求點(diǎn)都是由同一輛車(chē)進(jìn)行配送,不存在載重限制問(wèn)題,所以為了方便計(jì)算,將車(chē)輛的最大載重能力設(shè)為10,需求量全部設(shè)為0。

    3.代碼共分為兩部分,首先分別編輯選擇、交叉、變異部分,最后編輯主程序,程序運(yùn)行時(shí)運(yùn)行主程序,其中自動(dòng)調(diào)用選擇、交叉、變異程序。

    4.改變?cè)O(shè)置參數(shù),比較仿真結(jié)果,部分結(jié)果見(jiàn)表6:

    運(yùn)行程序,發(fā)現(xiàn)經(jīng)多次反復(fù)實(shí)驗(yàn),當(dāng)初始種群為200時(shí),總里程數(shù)最少。

    (五)結(jié)果分析

    由于遺傳算法的操作是基于概率而非確定的,所以其運(yùn)算結(jié)果并不是唯一的,這也是其相比于其他方法最大的缺點(diǎn)。并且由上述仿真過(guò)程可知,參數(shù)的設(shè)置會(huì)導(dǎo)致仿真結(jié)果出現(xiàn)不同,所以使用遺傳算法求解具有很大的不確定性,需要多次改變參數(shù)設(shè)置和反復(fù)運(yùn)行程序才能得到最優(yōu)解,找到最優(yōu)路徑。

    由Matlab軟件進(jìn)行仿真之后的結(jié)果顯示,使用遺傳算法求解案例時(shí),最終的最優(yōu)配送路徑為:0-8-7-5-6-9-3-4-2-1-0,總路程為108.1km。

    節(jié)約法與遺傳算法求解結(jié)果見(jiàn)表7。通過(guò)對(duì)結(jié)果的分析比較發(fā)現(xiàn),遺傳算法比節(jié)約法節(jié)省了30km路程,雖然遺傳算法具有不穩(wěn)定性,但是其運(yùn)算結(jié)果總體來(lái)說(shuō)還是由于節(jié)約法的,即用遺傳算法求出的最優(yōu)路徑下的總路程明顯比用節(jié)約法求出的要短,說(shuō)明使用遺傳算法可以更有效地解決VRP問(wèn)題。通過(guò)分析對(duì)比,可將其運(yùn)用到實(shí)際配送過(guò)程中去,將會(huì)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛路徑選擇的科學(xué)性。

    六、結(jié)論

    文章調(diào)查分析了浙江一鳴食品股份有限公司對(duì)杭州市余杭區(qū)的鮮奶吧配送的實(shí)際情況,并以該區(qū)的一鳴真鮮奶吧為例,建立了配送路徑最短的數(shù)學(xué)模型;在相同背景條件下,分別運(yùn)用節(jié)約法和遺傳算法對(duì)實(shí)例進(jìn)行優(yōu)化分析,人工智能算法一般需要借助計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn),因此在使用遺傳算法時(shí),求解是通過(guò)Matlab對(duì)其仿真而進(jìn)行的,從而得到了不同方法下的最優(yōu)解;對(duì)兩種方法求得的最優(yōu)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)運(yùn)用遺傳算法求得的結(jié)果要優(yōu)于節(jié)約法,今后可將此方法大量運(yùn)用于同類(lèi)問(wèn)題中。

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    作者簡(jiǎn)介:

    張培,女,江蘇鎮(zhèn)江人,東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院研究生,研究方向:物流與供應(yīng)鏈管理;

    武忠,男,內(nèi)蒙古人,東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授、博士,研究方向:電子商務(wù)。

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