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    引入交通指數(shù)的節(jié)約法對電力物資配送尋優(yōu)研究

    2016-10-25 02:10:12張?jiān)葡?/span>
    物流技術(shù) 2016年8期
    關(guān)鍵詞:路況節(jié)約路線

    張?jiān)葡?/p>

    (深圳供電局有限公司,廣東 深圳 518000)

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    引入交通指數(shù)的節(jié)約法對電力物資配送尋優(yōu)研究

    張?jiān)葡?/p>

    (深圳供電局有限公司,廣東深圳518000)

    由于電力企業(yè)的特殊性,僅憑現(xiàn)階段采用的人工經(jīng)驗(yàn)判斷或是固定班車調(diào)度配送已經(jīng)難以滿足物資需求急劇增長對于配送效率最優(yōu)、資源節(jié)約的需求。針對深圳供電局的實(shí)證數(shù)據(jù),通過引入道路交通運(yùn)行指數(shù)(以下全文簡稱“交通指數(shù)”)的節(jié)約法規(guī)劃整體線路與實(shí)時(shí)路況導(dǎo)航推薦最終行車路線結(jié)合的方式,為電力物資配送完成路徑尋優(yōu)模型。在此模型基礎(chǔ)上開發(fā)了電力物資配送管理信息系統(tǒng),經(jīng)過反復(fù)實(shí)證數(shù)據(jù)研究,證明該模型能夠較高程度地實(shí)現(xiàn)物資配送過程效率最優(yōu),路徑最短,為電力物資配送的補(bǔ)倉、調(diào)度和優(yōu)化提供了有力的支持,為監(jiān)管層提供了較合理高效的決策。

    交通指數(shù);節(jié)約法;電力物資;物資配送;路徑尋優(yōu)

    1 引言

    電力企業(yè)是典型的擁有技術(shù)與資產(chǎn)密集型特點(diǎn)的資源型企業(yè)。其擁有的物資設(shè)備品類多、數(shù)量大,而電力生產(chǎn)又具有高度的連續(xù)性,電力物資配送是否及時(shí)直接關(guān)系到電網(wǎng)的正常運(yùn)行。

    隨著中國社會(huì)進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,大數(shù)據(jù)理念快速發(fā)展,如何更加合理高效的安排電力物資配送,以更好的契合當(dāng)今時(shí)代倡導(dǎo)的資源共享、節(jié)能減排的政策主題,滿足供電局各層級人員在管理和操作上的需求,達(dá)到物資配送有序進(jìn)行、資源合理利用已經(jīng)成為電力物資智能調(diào)配領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究課題。

    2 智能配送的必要性

    深圳作為典型的沿海城市,深圳供電局轄區(qū)內(nèi)自然災(zāi)害頻發(fā),臺風(fēng)、暴雨等極端惡劣天氣頻繁出現(xiàn),對電網(wǎng)安全生產(chǎn)與運(yùn)行帶來了巨大的沖擊,在此環(huán)境和背景下,如何加強(qiáng)電力物資快速調(diào)配管理,提高物資調(diào)配供應(yīng)效率,將災(zāi)害的損失控制在最低限度范圍內(nèi),為電網(wǎng)的安全生產(chǎn)和運(yùn)行保駕護(hù)航具有迫切的需求和重大的意義。

    隨著全球物聯(lián)網(wǎng)信息化技術(shù)的發(fā)展以及大數(shù)據(jù)的快速興起,結(jié)合電網(wǎng)企業(yè)對于管理的精細(xì)化和規(guī)范化的需求,建立針對電力物資的智能配送模型變得尤為重要。

    3 現(xiàn)階段物資配送存在的問題

    物資配送是由備貨、存儲(chǔ)、分揀、配貨、配裝、配送運(yùn)輸、送達(dá)服務(wù)、配送加工幾大基本要素組合構(gòu)成,它是一個(gè)完成物品時(shí)空調(diào)動(dòng)的過程[1]。其中運(yùn)力能否運(yùn)用的合理高效化取決于配送規(guī)劃和整個(gè)配送管理信息系統(tǒng)的合理流程設(shè)計(jì)及與社會(huì)運(yùn)輸系統(tǒng)適當(dāng)合理的銜接。并且運(yùn)輸配送環(huán)節(jié)是物流管理信息系統(tǒng)中最主要的一個(gè)子環(huán)節(jié)。其中,運(yùn)輸車輛的調(diào)度和路線設(shè)計(jì)是否合理,直接影響整個(gè)過程的配送效率、客戶服務(wù)水平,特別是多用戶配送路線的確定和優(yōu)化是一項(xiàng)非常龐大的系統(tǒng)工程[2]。然而合理適當(dāng)?shù)剡x擇運(yùn)輸車輛和行駛路徑,提升客戶需求的反應(yīng)速度和服務(wù)質(zhì)量,對于增進(jìn)客戶對物流環(huán)節(jié)的滿意度,降低服務(wù)商的運(yùn)作成本起到關(guān)鍵性的作用。

    目前深圳供電局配送類型主要分為補(bǔ)倉配送、儲(chǔ)備物資配送,其中,儲(chǔ)備物資配送又分為緊急配送和一般需求配送。然而物資配送中需求匯總環(huán)節(jié)依然采用傳統(tǒng)的電話預(yù)約、調(diào)度人員錄入的形式進(jìn)行需求匯總,并安排倉庫進(jìn)行相應(yīng)的補(bǔ)倉及備貨操作。配送路徑選擇班車調(diào)度形式,固定每周兩次分別對各點(diǎn)進(jìn)行物資配送?,F(xiàn)階段深圳供電局電力物資配送模式存在著幾個(gè)不合理的方面,總結(jié)如下:

    (1)電話預(yù)約物資需求,調(diào)度人員錄入需求并匯總的方式存在較龐大的手工和信息不對稱,極易喪失時(shí)效性;

    (2)班車配送路徑雖然穩(wěn)定便于管理和責(zé)任分配,但存在著缺乏靈活性,容易造成資源浪費(fèi)的問題。

    4 路徑尋優(yōu)方法理論研究

    求解路徑最優(yōu)的算法模型很多,車輛路徑問題求解過程歷經(jīng)了精確式求解、啟發(fā)式優(yōu)化求解以及計(jì)算機(jī)仿真求解三個(gè)過程。鑒于車輛路徑問題一直是一個(gè)公認(rèn)的NP問題,而針對規(guī)模較大的車輛配送路徑問題,其求解異常復(fù)雜。一般采用啟發(fā)式優(yōu)化算法和智能優(yōu)化算法求其近似解。

    現(xiàn)有的智能優(yōu)化算法例如遺傳算法大都是基于仿生學(xué)的角度尋求解的優(yōu)化,它可以處理任何形式的目標(biāo)函數(shù)和約束條件,無論是線性結(jié)構(gòu)還是非線性結(jié)構(gòu),連續(xù)的還是離散的[3]。它具有強(qiáng)大的搜索特性,相比較精確式算法更容易找到最優(yōu)解。但其主要是對問題參數(shù)的編碼組進(jìn)行計(jì)算,而不同的編碼方式會(huì)對結(jié)果的判斷產(chǎn)生較大的影響,另外算法對初始種群的選擇有一定的依賴性。截至目前為止,還沒有完整的適用于電力物資配送的編碼設(shè)置,以及關(guān)于參數(shù)設(shè)置的成熟準(zhǔn)則和方法,需要根據(jù)具體問題,依靠經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)置。針對目前深圳供電局現(xiàn)狀,該智能算法并不具有實(shí)用性和普適性。

    啟發(fā)式算法是通過總結(jié)歸納過去的經(jīng)驗(yàn)并進(jìn)行推演,在實(shí)驗(yàn)室分析基礎(chǔ)上來解決問題的方法。強(qiáng)調(diào)解決問題達(dá)到滿意,不一味的尋求最優(yōu)。啟發(fā)式算法是一種簡便、易行的方法,一方面體現(xiàn)于它快速高效地優(yōu)化了整個(gè)運(yùn)輸過程,而精確式算法在求解大規(guī)模的車輛路徑問題時(shí),得到最優(yōu)解所需要的時(shí)間復(fù)雜度和計(jì)算復(fù)雜度代價(jià)太大,然而現(xiàn)實(shí)決策出發(fā),尋求較優(yōu)解往往更具有實(shí)用性;另一方面,啟發(fā)式算法思路簡單清晰、便于執(zhí)行,適合每個(gè)層級操作人員理解與應(yīng)用。

    現(xiàn)階段,啟發(fā)式算法主要分為三類:(1)構(gòu)造啟發(fā)式算法;(2)兩階段啟發(fā)式算法;(3)改進(jìn)啟發(fā)式算法。

    5 電力物資配送路徑模型思路及系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    5.1啟發(fā)式算法思路

    在充分借鑒物資配送現(xiàn)有的智能配送算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合深圳供電局現(xiàn)狀,本文主要通過引入交通指數(shù)的節(jié)約算法規(guī)劃整體線路與實(shí)時(shí)路況導(dǎo)航推薦最終行車路線結(jié)合的方式,為電力物資配送完成全程行車路線規(guī)劃,以達(dá)到配送過程效率最優(yōu),路徑最優(yōu)。

    啟發(fā)式算法要求分析人員必須運(yùn)用自己的感知和洞察力,從與所研究的問題具有較大關(guān)聯(lián)性又比較基礎(chǔ)的模型和算法入手尋找其中的關(guān)聯(lián)性,并從中獲得啟發(fā),去發(fā)現(xiàn)解決該問題的思路與途徑[4]。主要有節(jié)約法、掃描法等方法。

    節(jié)約法的算法流程:(1)根據(jù)計(jì)算得到的節(jié)約里程表里節(jié)約里程大小依次由大到小排列,編制節(jié)約里程順序表;(2)依次選擇節(jié)約里程最多的點(diǎn)在滿足車輛的載重和容積大小、車輛行駛里程等約束條件前提下組合線路;(3)循環(huán)第2步,直至所有客戶全部分配完成,漸進(jìn)繪出配送路徑。

    5.2交通運(yùn)輸指數(shù)

    交通指數(shù)是對道路網(wǎng)交通總體運(yùn)行情況進(jìn)行量化評估的綜合性指標(biāo),與傳統(tǒng)的車速、流量等參數(shù)比較而言,具有更直觀、簡單的特點(diǎn)[5],類似于體檢時(shí)量體溫,相比抽象派的說明,人們往往更能夠理解數(shù)字化的概念,所以交通運(yùn)行指數(shù)定義的目的主要是為了讓人們在出行時(shí)由之前模糊的知道堵或者不堵轉(zhuǎn)變?yōu)楦忧逦庇^的了解到道路現(xiàn)階段堵到哪一種程度,從而對全市的整體交通,以及特定路段的交通狀況有一個(gè)更直觀量化的了解,為人們出行提供更有益的參考價(jià)值。

    交通指數(shù)在全世界已有應(yīng)用非常成功的案例,我國在不同城市,如:北京、上海等研究了不同的定義、不同算法的指數(shù),并且其發(fā)布后對于市民日常出行以及政府管理部門優(yōu)化交通取得了良好的效果。

    深圳市目前發(fā)布的交通指數(shù)主要是采取出行時(shí)間的概念,經(jīng)過大量實(shí)地考察及詢標(biāo)定參數(shù)據(jù)和試驗(yàn)分析,建立了擁堵程度不同層次劃分標(biāo)準(zhǔn)和指數(shù)計(jì)算模型。主要是在0-10的范圍內(nèi)取值,劃分為5個(gè)等級,其中0-2分為暢通,2-4分為基本暢通,4-6分為緩行,6-8分為較擁堵,8-10分則為擁堵。指數(shù)越大則說明一次出行相比較順暢路況(如凌晨時(shí)刻)需要多花費(fèi)的時(shí)間更長。

    本文主要采用深圳市交通運(yùn)輸委員會(huì)官方網(wǎng)站發(fā)布的實(shí)時(shí)交通指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證案例研究,數(shù)據(jù)來源公開且具有極大的公正性。

    5.3基于交通運(yùn)行指數(shù)的節(jié)約算法的電力物資配送路徑尋優(yōu)可行性分析

    電力物資配送有不同其它行業(yè)的特點(diǎn),配送模型大體總結(jié)如圖1所示。

    圖1 電力物資配送模型

    從物資配送倉庫用車輛調(diào)配電力物資向多個(gè)目的地送貨,每個(gè)需求點(diǎn)的位置、物資需求量一定,每臺車的載重一定,要求合理安排線路,使得運(yùn)輸效率最高,配送路徑最優(yōu),并滿足如下約束前提條件[6]:

    (1)對于每一條配送路徑,目的地的需求之和不應(yīng)該超過車輛的載重總量;

    (2)電力物資配送過程的每個(gè)目的地的路況未知。

    本文所用模型的研究思路如下:

    第一步,利用節(jié)約算法的思路,針對電力物資配送完成整體線路優(yōu)化。在算法運(yùn)算過程中引入交通指數(shù)對節(jié)約法進(jìn)行改進(jìn)。

    第二步,確定整體最優(yōu)配送路徑之后,結(jié)合實(shí)時(shí)路況導(dǎo)航推送以及大數(shù)據(jù)預(yù)測等方式給出各站點(diǎn)之間最佳行車路線推薦,漸進(jìn)給出物資配送全程最優(yōu)路線。

    該模型分兩階段進(jìn)行:

    第一階段,利用節(jié)約算法思路獲得優(yōu)化的整體配送路線推薦。由于實(shí)驗(yàn)室啟發(fā)式算法在計(jì)算各點(diǎn)之間路線均以實(shí)際坐標(biāo)為準(zhǔn),取直線距離。而實(shí)際線路可能存在多曲線甚至多折。并且該類算法是建立在車速一定、各點(diǎn)之間路況條件相同的情況下,路徑最優(yōu),則效率最優(yōu)的模型。但現(xiàn)實(shí)配送過程中存在多種不可控的因素,如:車禍等突發(fā)狀況以及其它影響道路實(shí)際通行時(shí)間的因素,比如配送擁堵(早高峰、晚高峰)、天氣導(dǎo)致的原因(暴雨、塌方、泥石流等)、交通方面(車禍、道路施工、臨時(shí)封路等),去掉這些影響計(jì)算路徑最優(yōu)則效率最優(yōu)對于實(shí)際的路徑最優(yōu),推薦仍然存在不足。

    故本模型針對該實(shí)驗(yàn)室算法的不足,引入了各點(diǎn)之間主干道路的交通指數(shù),以此來增加算法選擇路徑的精

    確性,具有很大的實(shí)用性以及創(chuàng)新性。

    即目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)為:

    其中:i,j為各點(diǎn),包括倉庫及需求點(diǎn);cij為第i點(diǎn)至第 j點(diǎn)之間的距離;ωij為第i點(diǎn)至第 j點(diǎn)之間的交通指數(shù);xijk=1,第k輛車由第i點(diǎn)行駛至第 j個(gè)點(diǎn);否則,xijk=0。

    第二階段,針對所取得的整體優(yōu)化路線運(yùn)用實(shí)時(shí)路況導(dǎo)航推送、大數(shù)據(jù)預(yù)測等方式,選取各需求點(diǎn)之間的實(shí)際行車線路推薦。由于啟發(fā)式優(yōu)化算法僅僅優(yōu)化了整體路線,但針對各點(diǎn)之間實(shí)際行車線路,并未給出相應(yīng)的路線推薦建議。本配送模型同時(shí)結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘算法對大量路況歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析預(yù)測,針對由算法給出的配送線路各點(diǎn)之間實(shí)際行車線路推薦,同時(shí)根據(jù)地圖APP(百度)路況導(dǎo)航信息對于各點(diǎn)之間實(shí)時(shí)路況進(jìn)行推送,具有極大的完整性、實(shí)用性和創(chuàng)新性。

    6 案例分析

    6.1基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集

    本文選取了深圳局7個(gè)物資點(diǎn)與一個(gè)倉庫的實(shí)證數(shù)據(jù)進(jìn)行模型實(shí)證分析,若倉庫有3t與16t載重車輛若干,如何合理安排行車路線以達(dá)到配送效率最優(yōu),路徑最優(yōu)。其中各點(diǎn)最短距離及需求如下(C0表示倉庫,Xi表示物資點(diǎn),Qi表示各物資點(diǎn)需求量):

    表1 各點(diǎn)之間最短距離及需求

    路線中涉及到的主干道路的交通指數(shù)數(shù)據(jù)見表2。

    表2 交通指數(shù)數(shù)據(jù)表

    6.2最優(yōu)路徑計(jì)算

    根據(jù)上述實(shí)際距離數(shù)據(jù),結(jié)合交通指數(shù)利用節(jié)約法計(jì)算出各點(diǎn)之間的節(jié)約里程,并依次由大到小排列,編制節(jié)約里程順序表[7],見表3。

    表3 節(jié)約里程順序表

    根據(jù)節(jié)約里程順序,運(yùn)用節(jié)約算法,結(jié)合倉庫車輛情況得到較優(yōu)配送線路如下:

    首先選擇最節(jié)約里程的路段(6—2),然后是(2—1),由于配送線路必須包含倉庫,且每條循環(huán)路線上的運(yùn)輸重量之和要小于3t或者16t,此時(shí)載重達(dá)到2.8t,按照資源節(jié)約型思路,優(yōu)先采用載重量小的車輛進(jìn)行配送,第一回合采用3t車輛配送,具體路線如下:

    路線1:倉庫0-需求6-需求2-需求1-倉庫0

    依次方法類推,得到:

    路線2:倉庫0-需求4-需求5-倉庫0

    路線3:倉庫0-需求3-需求7-倉庫0

    根據(jù)節(jié)約算法算得總路程為348km,共節(jié)約里程146km。

    整體的行車路線圖如圖2所示。

    6.3實(shí)時(shí)路況分析推薦

    針對由節(jié)約算法計(jì)算獲得的整體優(yōu)化路線,根據(jù)百度地圖實(shí)時(shí)路況地圖對于各點(diǎn)之間實(shí)際行車線路進(jìn)行分析,利用導(dǎo)航功能最終獲得實(shí)際行車路線規(guī)劃如圖3所示。

    綜上利用節(jié)約算法及地圖導(dǎo)航功能完成了全程最優(yōu)路線推送。

    圖2 整體最優(yōu)路線

    圖3 各點(diǎn)之間導(dǎo)航路線推薦

    7 結(jié)語

    本文提出一種引入交通指數(shù)的節(jié)約算法規(guī)劃整體線路與實(shí)時(shí)路況導(dǎo)航推薦最終行車路線結(jié)合的方式完成電力物資配送最優(yōu)路線模型。通過創(chuàng)新的引入交通指數(shù),完成了需求點(diǎn)之間不同時(shí)段不同擁堵程度帶來的效應(yīng)影響估計(jì),且數(shù)據(jù)來源于深圳市交通委員會(huì)官網(wǎng),數(shù)據(jù)來源真實(shí)可靠。整個(gè)電力物資配送模型由兩階段構(gòu)成,首先針對改進(jìn)的節(jié)約算法獲得整體最優(yōu)線路,然后針對整體最優(yōu)線路利用實(shí)時(shí)路況信息導(dǎo)航、大數(shù)據(jù)預(yù)測的方式完成各點(diǎn)之間實(shí)際行車路線推薦。并在此基礎(chǔ)上開發(fā)了電力物資配送管理信息系統(tǒng),通過多次應(yīng)用結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠較高程度地實(shí)現(xiàn)物資配送過程效率最優(yōu),路徑最短,同時(shí)完成配送全程實(shí)時(shí)監(jiān)控與記錄分析,為電力物資配送的補(bǔ)倉、調(diào)度和優(yōu)化提供了有力的支持,為監(jiān)管層提供了較合理高效的決策。

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    Optimization of Electric Power Material Distribution Process Using Saving Algorithm with Traffic Index

    Zhang Yunxiang
    (Shenzhen Electric Power Supply Bureau Co., Ltd., Shenzhen 518000, China)

    In this paper, according to the empirical data of Shenzhen Power Supply Bureau, we used the saving algorithm with roadtraffic operation index to plan the general routing and at the same time finalized the route selection through a real-time navigation system.Then on such basis, we developed the electric power material distribution management information system and then through empirical dataverification, demonstrated the validity of the model.

    traffic index; saving algorithm; electric power material; material distribution; route optimization

    F426.61;F252

    A

    1005-152X(2016)08-0111-05

    10.3969/j.issn.1005-152X.2016.08.028

    2016-07-11

    張?jiān)葡瑁?981-),男,廣西桂林人,碩士研究生,中級工程師,研究方向:應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)。

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