第二章物流配送车辆路径问题

第二章物流配送车辆路径问题
第二章物流配送车辆路径问题

第二章物流配送车辆路径问题

2.1 问题的描述及各组成部分特点

2.2 车辆路径问题的分类

2.3 车辆路径问题的研究现状和发展趋势

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2.1 问题的描述及各组成部分特点

配送活动中的配送车辆行驶线路优化确定问题,是近二十多年来国际运筹学界的研究热点之一。

运筹学界将此类问题统称之为车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP),或车辆调度问题(Vehicle Scheduling Problem, VSP)。

一般描述是:对一系列给定的客户点,确定配送车辆行驶路线,使其从配送中心出发,有序地对它们进行服务,并在满足一定的约束条件下(如车辆载重量、客户需求量、服务时间限制等),使总运输成本达到最小(如使用车辆数最少、车辆行驶总距离最短等)。

一般把最小化车辆使用数作为第一优化目标,而最小化车辆行驶距离作为第二优化目标。*

车辆路径问题的特点

1. 道路网(road network)

弧表示路段,点表示道路交叉点、配送中心和客户。

弧的权cij表示其距离或行驶时间。

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2. 客户(customer)

用图上的小圆点表示;

需运送或收取的货物量(需求量)di (或di和pi );

要求提供服务的时间段,即时间窗(time window)

在客户点所花费的服务时间si;

能用于服务该客户的车辆集合。

3. 配送中心(车场)(distribution center,depot)

用图上的小方点表示;

车辆行驶路线开始并终止于配送中心或某一个客户点;

其特征由所配备的车辆种类和数量、以及所能处理的货物总量来描述。

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4. 车辆(vehicle)

车辆是自备还是外租,完成任务后是否返回;

车辆的装载能力;

车辆使用费;

可用于进行货物装卸的设备.

5. 驾驶员(driver)

给驾驶员安排取送货任务时,必须符合工作时间方面的有关规定。

6. 路径编排中的限制条件

车辆的当前负载不能超过车辆的装载量;

客户只要求送货、取货、或取送货兼有;

在客户所要求的时间窗和驾驶员的工作时间内提供服务;

访问客户的顺序要求。

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7. 行驶距离和行驶时间

必须知道客户点与客户点之间,配送中心与客户点之间的行驶距离和行驶时间。

8. 目标(objectives)

最小化总运输成本,其大小取决于所需要的车辆数(或线路数)、总行驶距离(时间);

最小化与客户的不完全服务等有关的惩罚值;

均衡各线路上的行驶时间和车辆载重量。

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2.2 车辆路径问题的分类

根据配送车辆完成配送任务后是否必须返回原出发点以及返回的形式,可将问题分为闭合式和开放式两大类。

在不需严格区分的场合,统称VRP。

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当车辆完成运输任务后必须返回原出发点时(即车辆的行驶路线是闭合式的),称之为闭合式车辆路径问题(Closed VRP),通常简称为车辆路径问题(VRP)。

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当不要求车辆完成任务后返回原出发点,或者是若要求返回原出发点,则沿原去程路线返回时(即车辆的行驶路线是开放式的),称之为开放式车辆路径问题(Open VRP,OVRP)。

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根据所包含的约束条件,问题又可进一步分类。以闭合式VRP为例,可归纳如下:

DCVRP

路程长度

VRPPD

装载能力取送作业

CVRP

VRPPDTW

时间窗

VRPTW

回程运输VRPBTW

VRPB

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2.2.1 带装载能力的VRP(Capacitated VRP,CVRP)

问题的特点

是VRP中的最基本型式。

所有客户都属于要送货的或要取货的,其需求量预先知道,且不能被分割。

车辆类型相同且都停放在一个配送中心。

对车辆只有装载能力限制。

问题的目标是最小化服务所有客户的总费用(即所需要的车辆数及其车辆行驶距离或行驶时间)。

问题的描述(可描述为如下的图论问题)

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设G = (V, A)为一个完备图,其中V = {0,…,n}为顶点集,A是弧集。顶点i = 1,…,n表示客户,而顶点0表示配送中心。有时配送中心用顶点n +1来表示。

每条弧对应着一个非负的费用cij,表示从点i到点j的行驶费用。

在一些测试算例中,顶点与给定坐标的平面上的点相对应,且弧的费用cij被定义为对应于顶点i和j的两点间的欧氏距离。

yj j (xj, yj)

yi

i (xi, yi)

xj xi

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在配送中心备有相同类型的车辆,每辆的装载能力为C。每一条线路上的送货任务只由一辆车承担。

每个客户i 有一个已知的需要送往交付的非负需求量di,假设di < C。服务所有客户至少所需要的车辆数

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CVRP是求一个具有最小总费用的由K条简单回路组成的集合(每个回路对应于一条配送车辆行驶线路),并满足

(1)每个回路从配送中心出发并返回配送中心;

(2) 每个客户点只在一条回路上;

(3) 一条回路上各客户点的需求量之和不超过车辆装载能力C。

总费用一般包括所使用的车辆数(即回路数)和车辆行驶费用两项。通常都认为,多用一辆车所带来的固定费用的增加,总是超过其因总行驶距离缩短所带来的节省,因此,一般把最小化车辆使用数作为第一优化目标,最小化行驶费用作为第二目标。

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当备有的车辆类型不是同一种时,即有不同的装载能力Ck,k =1,…,K,则就为经常考虑的另一种变形。

CVRP是NP-难的,并且是旅行商问题(TSP)的一般化。在TSP中,要求确定一条经过图G 中所有顶点的、费用最小的回路(哈密顿回路),当CVRP中的C≥∑di和K=1时就为此情形。*

2.2.2 带路程长度的VRP(Distance-Constrained and Capacitated VRP,DCVRP)

特点

既有车辆装载能力限制,又有最大路程长度限制。

描述

每条弧对应着一个非负的长度tij,一般地,费用矩阵与长度矩阵相一致,即cij = tij。

每条线路上各弧的总长度不能超过线路的最大长度L。

当弧的长度代表的是行驶时间时,每个客户i就对应着一个服务时间si,表示车辆必须在该客户点停留的时间长度。

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2.2.3 带时间窗的VRP

(VRP with time windows,VRPTW)

除了车辆装载能力约束外,每个客户i 都有一个与之相联系的要求提供服务的时间区间[ai, bi]。

1.带硬时间窗的VRP(VRP with hard time windows,VRPHTW)。在不需要严格区分的场合,一般就称为带时间窗的VRP。

特点

客户的服务必须在相应的时间窗内开始,车辆在客户点的服务时间长度为si。

当车辆提前到达客户点时,必须等待到时刻ai才可开始服务。不允许在bi之后到达并开始服务。

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对于配送中心,设服务时间s0 = 0,时间窗[a0, b0]。

应注意的是,时间窗的要求导致每条线路具有隐含的方向性,以及线路长度的限制,最大线路长度为L =b0。

描述

VRPHTW是求一个具有最小总费用的由K条简单回路组成的集合,并满足

(1)、(2)、(3)同CVRP;

(4)对每个客户i,服务在时间窗[ai, bi]内开始,车辆的停留时间长度为si。

当ai = 0, bi = +∞时,VRPHTW就为CVRP。

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2.带软时间窗的VRP (VRP with soft time windows, VRPSTW)

时间窗要求是软的,即允许服务的开始时间有所偏离时间窗(早于ai或晚于bi ),但要根据所带来的不方便程度支付一定的惩罚。可定义惩罚函数来计算。

若某个客户的时间窗不能被违反(硬的),则有偏离时应支付的惩罚设为无穷大。可见VRPHTW实际上是VRPSTW的一种特殊情形。

由于允许以支付惩罚偏离时间窗,与VRPHTW相比,VRPSTW往往会在所需要的车辆数、或各线路总距离和总行驶时间方面获得较大的节省。

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2.2.4 带回程运输的VRP (VRP with backhauls,VRPB)

特点

客户集:去程客户,L={1, 2, …, n}

回程客户,B={n+1, …, n+m}

先服务去程客户,后服务回程客户。

描述

求一个具有最小总费用的由K条简单回路组成的集合,并满足

(1)、(2)同CVRP;

(3)一条回路上各去程客户点和回程客户点的需求量之和分别不超过车辆装载能力C;(4)所有去程客户必须先于回程客户得到服务。

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扩展

带回程运输和时间窗的VRP(VRP with backhauls and time windows, VRPBTW)

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2.2.5 带取送货的VRP (VRP with pickup and delivery,VRPPD)

特点

客户i对应着两个量:di,送往客户i的货物数量

pi,从客户i收取的货物数量

Oi表示需送往客户i的货物的始发点,

Di表示待取货物的终到点。

在每个客户点,规定先卸后装。

物流配送中几种路径优化算法

捕食搜索算法 动物学家在研究动物的捕食行为时发现,尽管由于动物物种的不同而造成 的身体结构的千差万别,但它们的捕食行为却惊人地相似.动物捕食时,在没有 发现猎物和猎物的迹象时在整个捕食空间沿着一定的方向以很快的速度寻找猎物.一旦发现猎物或者发现有猎物的迹象,它们就放慢步伐,在发现猎物或者有 猎物迹象的附近区域进行集中的区域搜索,以找到史多的猎物.在搜寻一段时间 没有找到猎物后,捕食动物将放弃这种集中的区域,而继续在整个捕食空间寻 找猎物。 模拟动物的这种捕食策略,Alexandre于1998提出了一种新的仿生计算方法,即捕食搜索算法(predatory search algorithm, PSA)。基本思想如下:捕食 搜索寻优时,先在整个搜索空间进行全局搜索,直到找到一个较优解;然后在较 优解附近的区域(邻域)进行集中搜索,直到搜索很多次也没有找到史优解,从 而放弃局域搜索;然后再在整个搜索空间进行全局搜索.如此循环,直到找到最优解(或近似最优解)为止,捕食搜索这种策略很好地协调了局部搜索和全局搜索 之间的转换.目前该算法己成功应用于组合优化领域的旅行商问题(traveling salesm an problem )和超大规模集成电路设计问题(very large scale integrated layout)。 捕食搜索算法设计 (1)解的表达 采用顺序编码,将无向图中的,n一1个配送中心和n个顾客一起进行编码.例如,3个配送中心,10个顾客,则编码可为:1一2一3一4一0一5一 6一7一0一8一9一10其中0表示配送中心,上述编码表示配送中心1负 贡顾客1,2,3,4的配送,配送中心2负贡顾客5,6,7的配送,配送中心3负贡顾 客8,9,10的配送.然后对于每个配送中心根据顾客编码中的顺序进行车辆的分配,这里主要考虑车辆的容量约束。依此编码方案,随机产生初始解。 (2)邻域定义 4 仿真结果与比较分析(Simulation results and comparison analysis) 设某B2C电子商务企业在某时段由3个配送中心为17个顾客配送3类商品,配送网络如图2所示。

物流配送管理中路径优化问题分析

摘要:经典的优化理论大多是在已知条件不变的基础上给出最优方案(即最优解),其最优性在条件发生变化时就会失去其最优性。本文提出的局内最短路问题,就是在已知条件不断变化的条件下,如何来快速的计算出此时的最优路径,文章设计了解决该问题的一个逆向标号算法,将它与传统算法进行了比较和分析,并针对实际中的物流配送管理中路径优化问题,按照不同的算法分别进行了详细的阐述与分析。 一、引言 现实生活中的许多论文发表经济现象通常都具有非常强的动态特征,人们对于这些现象一般是先进行数学上的抽象,然后用静态或统计的方法来加以研究和处理。从优化的理论和方法上看,经典的优化理论大多是站在旁观者的立场上看问题,即首先确定已知条件,然后在假设这些已知条件不变的基础上给出最优方案(即最优解)。条件一旦发生变化,这种方法所给出的最优方案就会失去其最优性。在变化的不确定因素对所考虑的问题影响很大的时候,经典的优化方法有:一是将可变化的因素随机化,寻求平均意义上的最优方案,二是考虑可变化因素的最坏情形,寻求最坏情形达到最优的方案。这两种处理方法对变化因素的一个特例都可能给出离实际最优解相距甚远的解,这显然是难以满足实际的要求的。那么是否存在一种方法,它在变化因素的每一个特例中都能给出一个方案,使得这一方案所得到的解离最优方案给出的解总在一定的比例之内呢? 近年来兴起的局内问题与竞争算法的研究结果在一定意义上给如上问题一个肯定的答案。其实本文所提出的逆向标号算法就是对应局内最短路问题的一个竞争算法,从本质上来说它是一种贪婪算法,在不知将来情况的条件下,求出当前状态下的最优解。[1]本文所考虑问题的实际背景是一个物流配送公司对其运输车辆的调度。假设物流公司需要用货车把货物从初始点O(Origin)运送到目的点D(Destination)。从日常来看,物流公司完全可以通过将整个城市交通网络看成一个平面图来进行运算,找到一条从O到D的最短路径以减少运输费用和节省运输时间。现考虑如下一个问题:如果当运输车辆沿着最短路径行驶到最短路径上的一点A,发现前方路径上的B点由于车辆拥塞而不能通过,车辆必须改道行驶,而此时物流配送公司应如何应对来保证其花费最低。问题推展开去,如果不是单个堵塞点,而是一个堵塞点序列,那物流配送公司又将如何来设计其最短路算法来在最短的时间内求出已知条件发生变化后的最优路径,从而有效的调度其运输车。本文首先建立了物流配送公司动态最短路的数学模型,相比较给出了求本文所提出的动态最短路问题的传统算法和作者提出的逆向标号算法,并分析了各自的算法复杂度。 二、数学模型假设城市交通网络是一个平面图,记为G,各个交通路口对应于图G上的各个顶点,令G=(G,V)为一边加权无向图,其中V为顶点的集合,E为边的集合,|G|=n,对于一般平面图上的三点之间,一定满足三角不等式,即任意三角形的两边之和一定不小于另外一边。对于本文要讨论的城市交通网络来说,即,任意三个结点之间的距离一定满足三角不等式。我们用O来表示运输的起始点,D表示运输的目的点。SP表示在没有路口堵塞情况下的最短路径,W(SP)表示沿着最短路径所要花费的运输费用。以下的讨论都是基于如下的基本假设:第一,去掉堵塞点后图G仍是连通的。第二,只有当运输车走到前一点后,才能发现后面的一点发生堵塞而不能通过。 三、算法分析 对于本文的上述问题,有两种算法一(传统算法)和二(逆向标号算法)可以满足要求,但两种算法在求动态最短路的过程中都将会用到Dijkstra算法[2],通过对Dijkstra算法的分析我们知道,Dijkstra算法采用了两个集合这样的数据结构来安排图的顶点,集合S表示已

数学建模供应链网络物流配送与车辆路径问题

配送是指对局域范围内的客户进行多客户、多品种、按时联合送货活动。 配送活动是指根据一定区域范围内各个客户所需要的各个品种要求,对配送中心 的库存物品进行拣选、加工、包装、分割、组配、分装上车,并按一定路线循环 依次送达各个用户的物流活动。物流配送是供应链网络中一个重要的直接与消费 者相连的环节,是货物从物流节点送达收货人的过程。配送是在集货、配货基础上,按货物种类、品种搭配、数量、时间等要求所进行的运送,是“配”和“送”的有机结合。配送的实质是现代送货,是以低成本、优质服务为宗旨,是一种先进 的物流形式。 供应链网络的物流配送过程主要包括:从生产工厂进货并集结的集货作业; 根据各个用户的不同需求,在配送中心将所需要的货物挑选出来的配货作业;考虑配送货物的质量和体积,充分利用车辆的载重和容积的车载货物的配装及路线 的确定。随着供应链管理系统的集约化、一体化的发展,常将配送的各环节综合 起来,核心部分为配送车辆的集货、货物装配及送货过程。进行配送系统优化, 主要是配送车辆优化调度,包括集货线路优化、货物配装及送货线路优化,以及集货、货物配装和送货一体化优化。物流配送车辆优化调度,是供应链系统优化 中关键的一环,也是电子商务活动不可缺少的内容。对配送车辆进行优化调度, 可以提高供应链管理的经济效益、实现供应链管理科学化。

配送车辆优化调度实际上也就是车辆路径问题(V ehicle Routing Problem,简称VRP),是Dantzig和Ramse]80[于1959年提出来的,该问题被提出来之后, 很快就引起了运筹学、应用数学、组合数学、图论、网络分析、物流学、管理学、 以及计算机科学等学科专家和运输计划制订者的极大重视,成为了运筹学和组合 优化领域的前沿和研究热点问题。各学科专家对该问题进行了大量的理论研究及 实验分析,取得了很大的进展。 车辆路径问题是径旅行商问题(Travel Salesman Problem,简称TSP)衍生 而出的多路TSP问题,即为K-TSP。VRP的一般定义为]81[:对一系列送货点和 (或取货点),组织适当的行车路线,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约 束条件下(如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、 时间限制等),达到一定的目标(如路程最短、费用最少、使用车辆数最少等)。见图1。

家乐福超市物流配送路线优化

学年论文之 家乐福超市物流配送路线优化 专业物流工程 班级 姓名 学号 日期

在物流配送业务中,合理确定配送路径是提商服务质量,降低配送成本,增加经济效益的重要手段。物流配送系统中最优路线的选择问题一直都是配送中心关注的焦点,针对当前家乐福物流配送体系不完善等方面的现状,本文从可持续发展的角度,用系统的观念,来研究家乐福物流配送体系,优化配送路线,使配送体系合理化。 通过对家乐福超市现有物流配送路径的分析研究,发现其中存在的一些问题,并由此提出解决办法,结合背景材料,建立了数学模型,运用遗传算法对家乐福物流配送路线进行优化选择,并得出结果。由此可见,家乐福超市原有的物流配送路线还可以进行再优化,从而达到运输成本最小化的目标。 关键词:物流配送;路径优化;节约里程算法

1.绪论 (1) 1.1选题目的和意义 (1) 1.2国内外物流配送路线优化研究现状 (2) 2. 家乐福超市配送路线现状 (3) 2.1家乐福超市概况 (3) 2.2家乐福超市配送路线作业现状 (4) 2.2.1 配送距离分析 (4) 2.2.2 车辆数分析 (5) 2.2.3 需求量分析 (6) 2.2.4 商品品种分析 (6) 2.3家乐福超市配送现有路线问题分析 (7) 3.配送路线优化建模与求解 (9) 3.1研究对象目标设定 (9) 3.2模型的构建 (11) 3.3节约算法 (12) 3.3.1节约算法的基本原理 (12) 3.3.2节约里程算法主要步骤 (13) 3.3.3基于节约算法的配送路线优化 (13) 3.3.4优化后的配送线 (24) 4.优化结果分析 (25) 4.1优化前结果 (25) 4.2优化后结果 (25) 4.3结论 (26) 5.总结与建议 (27) 参考文献: (28)

物流配送路径优化论文

山西工商学院 毕业设计 题目浅析物流配送路径优化问题 学生姓名杨美玲 学号200822054247 专业物流管理 班级08物流二班 指导教师李桂娥 二零一一年十月二十八日

目录 摘要 (ⅰ) 一、引言(问题的提出) (1) 二、物流配送路径优化问题的数学模型……………………………X 三、物流配送路径优化问题的遗传算法……………………………X (一)遗传算法的基本要素………………………………………X (二)物流配送路径优化问题的遗传算法的构造……………………X 四、实验计算与结果分析…………………………………………X 五、结论…………………………………………………………X 参考文献…………………………………………………………X 致谢………………………………………………………………X

中英文摘要 摘要:论文在建立物流配送路径优化问题的数学模型的基础上,构造了求解该问题的遗传算法,并进行了实验计算。计算结果表明,用遗传算法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解。 关键词:物流配送;遗传算法;优化 Study on the Optimizing of Physical Distribution Routing Problem Based on Genetic Algorithm Abstract:On the basis of establishing the optimizing model on physical distribution routing problem, this paper presents a genetic algorithm for solving this problem, and make some experimental calculations. The experimental calculation results demonstrates that the optimal or nearly optimal solutions to the physical distribution routing problem can be easily obtained by using genetic algorithm. Keywords:physical distributio n;genetic algorith m;optimizing

带时间窗物流配送车辆路径问题

带时间窗物流配送车辆路径问题 摘要 本题是一个带有时间窗的车辆路径安排问题(VRPTW 问题)。根据题目条件,本文建立了一个求解最小派送费用的VRPTW 优化模型,采用遗传算法,给出了该模型的求解方法。然后,对一个实际问题进行求解,给出了一个比较好的路线安排方式。 模型一(见,在需求量、接货时间段、各种费用消耗已知的情况下,决定采用规划模型,引入0-1变量,建立各个约束条件,包括车辆的容量限制,到达每个客户的车辆和离开每个客户的车辆均为1的限制,总车辆数的限制,目标函数为费用的最小化,费用包括车辆的行驶费用,车辆早到或晚到造成的损失。 模型一的求解采用遗传算法(见,对题目给出的实际问题进行求解,得到3 首先按照需求期望根据模型一得到一个比较好的方案,然后按照这一方案进行送货,在送货过程中,如果出现需求量过大的情况,允许车辆返回仓库进行补充。 模型一的思路清晰,考虑条件全面。但最优解解决起来困难,遗传算法只是一种相对好的解决方法,可以找出最优解的近似解。模型二的想法比较合理,易于实施,但还有待改进。 关键词:规划 时间窗 物流 车辆路径 遗传算法 一、 问题重述 一个中心仓库,拥有一定数量容量为Q 的车辆,负责对N 个客户进行货物派送工作,客户i 的货物需求量为i q ,且i q Q <,车辆必须在一定的时间范围[],i i a b 内到达,早于i a 到达将产生等待损失,迟于i b 到达将处以一定的惩罚,请解决如下问题: (1)给出使派送费用最小的车辆行驶路径问题的数学模型及其求解算法。并具

体求解以下算例: q(单位:客户总数N=8,每辆车的容量Q=8(吨/辆), 各项任务的货运量 i s(单位:小时)以及要求每项任务开始执行的时间吨)、装货(或卸货)时间 i a b由附录1给出,车场0与各任务点以及各任务点间的距离(单位:公 , 范围[] i i 里)由附件二给出,这里假设车辆的行驶时间与距离成正比,每辆车的平均行驶速度为50公里/小时,问如何安排车辆的行驶路线使总运行距离最短; q为随机参数时的数学模型及处理方(2)进一步请讨论当客户i的货物需求量 i 法。 二、问题分析 本题主要在两种不同情况下,研究使派送费用最小的车辆行驶路径问题。车辆行驶派送的费用主要包括运输成本、车辆在客户要求到达时间之前到达产生的等待损失和车辆在客户要求到达时间之后到达所受惩罚等等。为满足派送费用最小的需求,即要使所选行车路径产生的总费用最小,从而确定出最佳的车辆派送方案。 q固定时,首先,我们根据题意,取若干辆车进行送当客户i的货物需求量 i 货,然后,主要考虑每辆车各负责哪些客户的送货任务,我们可以给出满足题中限制条件的很多参考方案供选用,并考虑以所选行车路径产生的总费用最小为目标的情况下,建立最优化模型确定最佳的车辆派送方案。 q为随机参数时,我们首先可以简化随进一步讨论,当客户i的货物需求量 i 机模型,根据客户i的货物需求量的期望与方差,确定每天应该运送给客户i的q,再根据第一题,确定最佳的车辆派送方案。 货物量,即 i 但考虑到客户的储存能力有限及货物在客户处的储存费用,客户不需要将一天的货物一次性接收完,只要满足缺货的情况出现的概率很低,客户可以让配送中心一天几次送货,这样可以得到很多满足约束的方案,考虑以单位时间的储存费用最小为目标,建立最优化模型,确定配送中心给每位客户每次的配送量、配送周期与最有车辆行驶路径。 三、模型假设 (1)每个客户的需求只能由一辆配送车满足; (2)每辆车送货时行驶的路程不超过它所能行驶的最远路程; (3)中心仓库的车辆总数大于或等于当派送费用最小时所需的车辆数;(4)从配送中心到各个用户、各个用户之间的运输距离已知; (5)配送中心有足够的资源以供配送。 四、符号说明

车辆路径优化问题的均衡性

!""#$%%%&%%’( )#$$&***+,#清华大学学报-自然科学版. /012345678329-":2;0<:5.= *%%>年第(>卷第$$期 *%%>=?@A B(>=#@B$$ +C,+C $C(’&$C(D 车辆路径优化问题的均衡性 但正刚=蔡临宁=杜丽丽=郑力 -清华大学工业工程系=北京$%%%D(. 收稿日期E*%%’&%>&%F 基金项目E国家自然科学基金资助项目-F%*%$%%D. 作者简介E但正刚-$C F D&.=男-汉.=重庆=博士研究生G 通讯联系人E蔡临宁=副教授=H&I72A E:72A3J K1234567B.$$&$C(’&%( P Q R ST R U R V W X V YQ Z[\]^]\X W U] _Q‘[X V Ya_Q T U]b c d ef g h i j j k i j=l d m n o i i o i j=c pn o q o=f r s e t n o -u]a R_[b]V[Q Z v V S‘w[_X R U x V Y X V]]_X V Y=y w X V Y\‘R z V X^]_w X[{= |]X}X V Y~!!!"#=$\X V R. %T w[_R W[EO37A4@&2K5I’71L<9:G 本文利用文9F:的)A7&*<&-&245K-)&-.算法=并结合打包原则和装配线线均衡算法的思想=设计出一种新的启发式算法;;/01算法来解决?78配送均衡问题G ~模型建立 对于带有容积限制的?78问题=在图<=->= ?.上=>=@A%=A$=B=A C D代表节点集合=A%代表停车场=A E -E=$=B=C.代表第E个客户=每个客户的 需求为F E G对客户进行服务的车辆数为G=每辆车的 容积为H G G对于图<的每条弧-A E=A I.J?=都有一 个费用或距离值K E I G若两点间没有弧-A E=A I.相连= 则相应K E I 值为无穷大G该问题的可行解是=所有点 被服务且仅被服务$次=每条路径都开始和终止于A%=每辆车的负载不超过车辆的容积H G G具体数学模型如下E I23L=M E M I M G K E I N E I G B-$. M E F E O G E P H G=QG B-*. M G O G E=$=E=$=B=C B-+. O G E=%或$=E=%=$=B=C M QG= 点E任务由车辆G完成为$=否则为%B-(. N E I G=%或$=E=I=%=$=B=C M QG= 车辆G从E到I为$=否则为%B-’. 式-*.表示某单一路线的总运输量不超过车辆 的承载量=式-+.表示一个需求点仅被一辆车服务G 本文假设E$.车辆行驶时间与行驶路线长度成线 性关系=可简单按一定比例折算M*.车辆到达每个 需求点仅执行卸载操作M+.在工作时间约束范围 内=每辆车仅完成一个回路M(.某单一路线的总运  万方数据

物流配送车辆路线求解算法

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万方数据

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物流配送车辆路线求解算法 作者:牛永亮, 王金妹, Niu Yong-liang, Wang Jin-mei 作者单位:牛永亮,Niu Yong-liang(东南大学,交通学院,江苏,南京,210096), 王金妹,Wang Jin-mei(福州大学,公共管理学院,福建,福州,350002) 刊名: 交通运输工程学报 英文刊名:JOURNAL OF TRAFFIC AND TRANSPORTATION ENGINEERING 年,卷(期):2006,6(2) 被引用次数:12次 参考文献(8条) 1.胡大伟;宣登殿公路快速客运网络系统规划方法[期刊论文]-长安大学学报(自然科学版) 2004(02) 2.Min H;Jayaraman V;Srivastava R Combined location-routing problem:a systhesis and future research directions[外文期刊] 1998(1) 3.张波;叶家玮;胡郁葱模拟退火算法在路径优化问题中的应用[期刊论文]-中国公路学报 2004(01) 4.Wu Tai-his;Low C;BaiJiunn-wei Heuristic solutions to multi-depot location-routing problems[外文期刊] 2002 5.丁浩;李电生城市物流配送中心选址方法的研究[期刊论文]-华中科技大学学报(城市科学版) 2004(01) 6.张潜;高立群;胡祥培集成化物流中的定位配给问题的启发式算法[期刊论文]-东北大学学报(自然科学版) 2004(07) 7.赵建有;闫旺;胡大伟配送网络规划蚁群算法[期刊论文]-交通运输工程学报 2004(03) 8.Paolo T;Daniele V Models relaxations and exact approaches for the capacitated vehicle routing problem 2002(1-3) 引证文献(12条) 1.孙有望.宋华骏以均衡为目标的车辆调度问题研究[期刊论文]-物流科技 2010(6) 2.郝勇.朱倩.张海婷.蔡诚物流配送问题的研究文献统计与综述[期刊论文]-物流科技 2010(6) 3.陈洁.任斌基于GPS的智能物流管理系统设计[期刊论文]-科学技术与工程 2008(20) 4.赵建有.吴利清.刘大学带时间窗车辆路径问题的启发式遗传算法[期刊论文]-交通运输工程学报 2008(1) 5.徐红梅.杨兆升.闫长文.王彦新基于蚁群算法求解物流订单派送问题[期刊论文]-长安大学学报(自然科学版)2007(6) 6.赵宁.王琦璐面向共同配送的建模仿真研究[期刊论文]-系统仿真技术 2007(3) 7.徐莹.李军蚁群算法在物流配送路径优化问题上的应用[期刊论文]-价值工程 2007(11) 8.胡大伟.陈诚.王来军带硬时间窗车辆路线问题的混合遗传启发式算法[期刊论文]-交通运输工程学报 2007(5) 9.李芬.徐国虎基于遗传算法的配送中心选址问题求解[期刊论文]-商品储运与养护 2007(3) 10.赵忠杰.丁恒.田梅公路隧道交通疏散策略[期刊论文]-长安大学学报(自然科学版) 2007(1) 11.贺竹磬.孙林岩动态交通下车辆路径选择模型及算法[期刊论文]-交通运输工程学报 2007(1) 12.王生辉物流流体理论体系及应用研究[学位论文]硕士 2007 本文链接:https://www.360docs.net/doc/1b10114007.html,/Periodical_jtysgcxb200602019.aspx

车辆路径问题

一、车辆路径问题描述和建模 1. 车辆路径问题 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP ),主要研究满足约束条件的最优车辆使用方案以及最优化车辆路径方案。 定义:设G={V,E}是一个完备的无向图,其中V={0,1,2…n}为节点集,其中0表示车场。V ,={1,2,…n}表示顾客点集。A={(i,j),I,j ∈V,i ≠j}为边集。一对具有相同装载能力Q 的车辆从车场点对顾客点进行配送服务。每个顾客点有一个固定的需求q i 和固定的服务时间δi 。每条边(i,j )赋有一个权重,表示旅行距离或者旅行费用c ij 。 标准车辆路径问题的优化目标为:确定一个具有最小车辆数和对应的最小旅行距离或者费用的路线集,其满足下列约束条件: ⑴每一条车辆路线开始于车场点,并且于车场点约束; ⑵每个顾客点仅能被一辆车服务一次 ⑶每一条车辆路线总的顾客点的需求不超过车辆的装载能力Q ⑷每一条车辆路线满足一定的边约束,比如持续时间约束和时间窗约束等。 2.标准车辆路径的数学模型: 对于车辆路径问题定义如下的符号: c ij :表示顾客点或者顾客点和车场之间的旅行费用等 d ij :车辆路径问题中,两个节点间的空间距离。 Q :车辆的最大装载能力 d i :顾客点i 的需求。 δi :顾客点i 的车辆服务时间 m:服务车辆数,标准车辆路径问题中假设所有的车辆都是同型的。 R :车辆集,R={1,2….,m} R i :车辆路线,R i ={0,i 1,…i m ,0},i 1,…i m ?V ,,i ?R 。 一般车辆路径问题具有层次目标函数,最小化车辆数和最小化车辆旅行费用,在文献中一般以车辆数作为首要优化目标函数,在此基础上使得对应的车辆旅行费用最小,下面给出标准车辆路径问题的数学模型。 下面给出标准车辆路径问题的数学模型。 对于每一条弧(I,j ),定义如下变量: x ijv = 1 若车辆v 从顾客i 行驶到顾客点j 0 否则 y iv = 1 顾客点i 的需求由车辆v 来完成0 否则 车辆路径问题的数学模型可以表述为: minF x =M x 0iv m i=1n i=1+ x ijv m v=1n j=0n i=0.c ij (2.1) x ijv n i=0m v=1≥1 ?j ∈V , (2.2)

第二章物流配送车辆路径问题

第二章物流配送车辆路径问题 2.1 问题的描述及各组成部分特点 2.2 车辆路径问题的分类 2.3 车辆路径问题的研究现状和发展趋势 * 2.1 问题的描述及各组成部分特点 配送活动中的配送车辆行驶线路优化确定问题,是近二十多年来国际运筹学界的研究热点之一。 运筹学界将此类问题统称之为车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP),或车辆调度问题(Vehicle Scheduling Problem, VSP)。 一般描述是:对一系列给定的客户点,确定配送车辆行驶路线,使其从配送中心出发,有序地对它们进行服务,并在满足一定的约束条件下(如车辆载重量、客户需求量、服务时间限制等),使总运输成本达到最小(如使用车辆数最少、车辆行驶总距离最短等)。 一般把最小化车辆使用数作为第一优化目标,而最小化车辆行驶距离作为第二优化目标。* 车辆路径问题的特点 1. 道路网(road network) 弧表示路段,点表示道路交叉点、配送中心和客户。 弧的权cij表示其距离或行驶时间。 * 2. 客户(customer) 用图上的小圆点表示; 需运送或收取的货物量(需求量)di (或di和pi ); 要求提供服务的时间段,即时间窗(time window) 在客户点所花费的服务时间si; 能用于服务该客户的车辆集合。 3. 配送中心(车场)(distribution center,depot) 用图上的小方点表示; 车辆行驶路线开始并终止于配送中心或某一个客户点; 其特征由所配备的车辆种类和数量、以及所能处理的货物总量来描述。 * 4. 车辆(vehicle) 车辆是自备还是外租,完成任务后是否返回; 车辆的装载能力; 车辆使用费; 可用于进行货物装卸的设备. 5. 驾驶员(driver) 给驾驶员安排取送货任务时,必须符合工作时间方面的有关规定。 6. 路径编排中的限制条件 车辆的当前负载不能超过车辆的装载量; 客户只要求送货、取货、或取送货兼有; 在客户所要求的时间窗和驾驶员的工作时间内提供服务; 访问客户的顺序要求。 *

物流配送的车辆路径优化

物流配送的车辆路径优化 专业:[物流管理] 班级:[物流管理2班] 学生姓名:[江东杰] 指导教师:[黄颖] 完成时间:2016年6月30日

背景描述 物流作为“第三利润源泉”对经济活动的影响日益明显,越累越受到人们的重视,成为当前最重要的竞争领域。近年来,现代物流业呈稳步增长态势,欧洲、美国、日本成为当前全球范围内的重要物流基地。中国物流行业起步较晚,随着国民经济的飞速发展,物流业的市场需求持续扩大。特别是进入21世纪以来,在国家宏观调控政策的影响下,中国物流行业保持较快的增长速度,物流体系不断完善,正在实现传统物流业向现代物流业的转变。现代物流业的发展对促进产业结构调整、转变经济增长方式和增强国民经济竞争力等方面都具有重要意义。 配送作为物流系统的核心功能,直接与消费这相关联,配送功能完成质量的好坏及其达到的服务水平直接影响企业物流成本及客户对整个物流服务的满意程度。配送的核心部分是配送车辆的集货、货物分拣及送货过程,其中,车辆配送线路的合理优化对整个物流运输速度、成本、效益影响至关重要。 物流配送的车辆调度发展现状 VRP(车辆调度问题)是指对一系列装货点和卸货点,组织适当的行车线路,使车辆有序的通过,在满足一定的约束条件(如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量等限制)下,达到一定的目标(如路程最短、费用最少、时间最少、使用车辆数最少等)。一般认为,不涉及时间的是路径问题,涉及时间的是调度问题。VRP示意图如下 当然,VRP并不止是这样的一个小范围,而是又更多的客户点与一个仓库链接,从而达

到一整个物流集群。 根据路径规划前调度员对相关信息是否已知,VRP可分为静态VRP和动态VRP,动态VRP 是相对于静态VRP而言的。静态VRP指的是:假设在优化调度指令执行之前,调度中心已经知道所有与优化调度相关的信息,这些信息与时间变化无关。一旦调度开始,便认为这些信息不再改变。 而VRP发展到现在的问题也是非常突出的,例如,只有一单货物,配送成本远高于一单的客户所给的运费,在这种情况下,该如何调度车辆?甚至还有回程运输的空载问题,在这些问题之中,或多或少都涉及到了VRP的身影,那么在这样的配送中怎么有效的解决车辆的路径优化问题就是降低运输和物流成本的关键所在。 解决怎么样的问题? 现如今对于VRP研究现状主要有三种静态VRP的研究、动态VRP的研究以及随机VRP的研究。 而我对于VRP的看法主要有以下几点。 有效解决VRP或者优化车辆调度路径优化问题,那么将非常有效的降低物流环节对于成本的比重,有效的增大利润。 而我想到的方法,就是归类总结法。 建立完善的信息系统机制,将订单归类总结出来,可以按地区划分出来,一个地区一个地方的进行统一配送,这样也有效的降低了物流配送的车辆再使用问题,降低了成本。如下图所示。 仓库 客户 变换前 由上图可以看出来这样的路径,车辆需要来回两次,严重增加了配送成本,也增加了运输成本,使得利润并不能最大化。

物流配送最优路径规划

物流配送最优路径规划

关于交通运输企业物流配送最优路径规划的 研究现状、存在问题及前景展望 摘要:本文综述了在交通运输企业的物流配送领域最优路径规划的主要研究成果、研究存在问题及研究方向。主要研究成果包括运用各种数学模型和算法在运输网中选取最短或最优路径;从而达到路径、时间最优和费用最优;以及物流配送网络优化、车辆系统化统一调度的发展。今后研究的主要方向包括绿色物流,运输系统及时性和准确性研究等。 关键词:物流配送;最优路径;路径规划 Overview of scheme on Shortest Logistics Distribution Route in Transportation Industry Student: Wan Lu Tutor: Chen Qingchun Abstract: This paper reviewed of the optimal path planning about the main research results, problems and direction in the field of transportation enterprise logistics distribution. Main research results include using various mathematical model and algorithm selection or optimal shortest path in the network. So we can achieve the optimal path, the shortest time and minimum cost. At the same time, logistics distribution network optimization, the vehicle systematic development of unified scheduling are the research issues.The main direction of future research include green logistics, transportation system accurately and timely research and so on. Key words: Logics Distribution; Optimal Path; Path Planning 引言 物流业在我国的新兴经济产业中占据了重要了地位,称为促进经济快速增长的“加速器”。而物流配送作为物流系统的重要环节,影响着物流的整个运作过程以及运输企业的发展趋势和前景。采用科学、合理的方法来进行物流配送路径的优化,是物流配送领域的重要研究内容。近年,国内外均有大量的企业机构、学者对物流配送中最优路径选择的问题,进行了大量深入的研究,从早期车辆路径问题研究,到根据约束模型及条件不断变化的车辆最优路径研究,以及随着计算机学科的发展而推出的针对物流配送路径最优化的模型和算法等方面,都取得丰硕的学术成果。但是对于绿色物流配送的研究仍然不足。鉴于物流配送最优路径研究的重大理论意义和实践价值,为对我国物流配送的效率水平有一个系统的理解和把握,有必要对现有成果进行统计和归纳。本文尝试对我国运输企业物流配送最优路径规划进行探讨,以期为今后做更深人和全面的研究提供一定的线索和分析思路。 1 国内外研究现状 1.1 国内研究现状 1.1.1 主要研究的问题

物流系统优化——定位——运输路线安排问题LRP研究评述

——第6届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集 2001年·大连 437 物流系统优化中的定位—运输路线安排问题 (LRP)研究评述* 林岩 胡祥培** (大连理工大学系统工程研究所, 116023) 摘要 本文概述了物流优化问题中的定位—运输路线安排问题 (Location-Routing Problems, LRP )的发展历程,并对LRP 的分类和解决方 法加以评述,最后就这一问题的发展方向进行简单地探讨。 关键词 LRP 物流 系统优化 运筹学 1 引言 新技术的迅速发展,特别是电子商务的风起云涌,为我国经济的快速发展提供了契机。目前我国电子商务得到政府和民众的支持,发展势头强劲,但是,由于它是一套全新的技术,同时还是一种全新的管理理念,所以其发展过程中必然存在一些难题。在电子商务“三流”(信息流、物流、资金流)中,随着网络基础设施建设的成熟、电子商务网站的蓬勃发展以及有效利用网络资源观念的普及,信息流的发展已经比较成熟了;而随着各大银行纷纷开展网上业务,以及支付网关的建立和加密技术的成熟,网上支付已经在许多网站上成为现实;然而,我国传统的物流体系是在计划经济环境下建立、发展起来的,与目前的电子商务环境已经无法相容。现今物流体系的落后现状已经成为我国社会经济快速发展的重要制约因素之 一。所以对物流系统优化的研究将会具有很大的现实意义。 国外许多学者在电子商务出现之前就已经研究物流系统优化的问题了,为各类实际问题构建了优化模型,并形成了许多解决问题的算法。依据实际问题的不同,可以对物流系统优化问题进行分类,比如,运输车辆路线安排问题(VRP )、定位—配给问题(LA )、定位—运输路线安排问题(LRP )等等,其中LRP 更贴近目前的物流系统复杂的实际特征,所以对它的研究是十分有意义的。 本文先从VRP 和LA 的集成来探讨LRP 的由来,然后讨论LRP 的分类,同时探讨LRP 的研究现状,并对LRP 的解决方法进行概述,最后就LRP 的未来发展方向作简要的讨论。 2 从VRP 、LA 到LRP ——物流系统的集成 依据实际问题的不同,可以对物流系统优化问题进行分类,比如确定设施(指的是物品流动的出发点和终到点,如配送中心、仓库、生产工厂、垃圾回收中心等)位置、运输路线 * 国家自然科学基金重点项目(70031020) ** 林岩, 硕士研究生, 1972年出生, 主要研究方向: 电子商务, 信息系统工程。 胡祥培, 1962年出生, 教授,博导, 主要研究方向: 电子商务, 智能运筹学, 信息系统集成。

粒子群优化算法车辆路径问题

粒子群优化算法 计算车辆路径问题 摘要 粒子群优化算法中,粒子群由多个粒子组成,每个粒子的位置代表优化问题在D 维搜索空间中潜在的解。根据各自的位置,每个粒子用一个速度来决定其飞行的方向和距离,然后通过优化函数计算出一个适应度函数值(fitness)。粒子是根据如下三条原则来更新自身的状态:(1)在飞行过程中始终保持自身的惯性;(2)按自身的最优位置来改变状态;(3)按群体的最优位置来改变状态。本文主要运用运筹学中粒子群优化算法解决车辆路径问题。车辆路径问题 由Dan tzig 和Ram ser 于1959年首次提出的, 它是指对一系列发货点(或收货点) , 组成适当的行车路径, 使车辆有序地通过它们, 在满足一定约束条件的情况下, 达到一定的目标(诸如路程最短、费用最小, 耗费时间尽量少等) , 属于完全N P 问题, 在运筹、计算机、物流、管理等学科均有重要意义。粒子群算法是最近出现的一种模拟鸟群飞行的仿生算法, 有着个体数目少、计算简单、鲁棒性好等优点, 在各类多维连续空间优化问题上均取得非常好的效果。本文将PSO 应用于车辆路径问题求解中, 取得了很好的效果。 针对本题,一个中心仓库、7个需求点、中心有3辆车,容量均为1,由这三辆车向7个需求点配送货物,出发点和收车点都是中心仓库。 1233,1,7. k q q q l =====货物需求 量12345670.89,0.14,0.28,0.33,0.21,0.41,0.57g g g g g g g =======, 且 m a x i k g q ≤。利用matlab 编程,求出需求点和中心仓库、需求点之间的各 个距离,用ij c 表示。求满足需求的最小的车辆行驶路径,就是求 m i n i j i j k i j k Z c x = ∑∑∑ 。经过初始化粒子群,将初始的适应值作为每个粒子的个

《物流车辆路径算法的优化与设计》

物流车辆路径算法的优化与设计 【摘要】:随着物流业向全球化、信息化及一体化发展,配送在整个物流系统中的作用变得越来越重要。运输系统是配送系统中最重要的一个子系统,运输费用占整体物流费用的50%左右,所以降低物流成本首先要从降低物流配送的运输成本开始。 一个车辆集合和一个顾客集合,车辆和顾客各有自己的属性,每辆车都有容量,所装载货物不能超过它的容量。起初车辆都在中心点,顾客在空间任意分布,车把货物从车库运送到每一个顾客(或从每个顾客处把货物运到车库),要求满足顾客的需求,车辆最后返回车库,每个顾客只能被服务一次,怎样才能使运输费用最小。而顾客的需求或已知、或随机、或以时间规律变化,这正是本文要研究的课题。 【关键词】:物流配送;路径;车辆路径问题(VRP);MATLAB 1 前言 1.1 课题研究背景 运输线路是否合理直接影响到配送速度、成本和效益,特别是多用户配送线路的确定是一项复杂的系统工程。选取恰当的车辆路径,可以加快对客户需求的响应速度,提高服务质量,增强客户对物流环节的满意度,降低服务商运作成本。因此,自从1959年Danting和Rams er提出车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)以来,VRP便成为近年来物流领域中的研究热点。 VRP一般定义为:对一系列发货点和/或收货点,组织适当的行车路线,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件(如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等)下,达到一定的目标(如路程最短、费用最小、时间尽量少、使用车辆尽量少等)。本文围绕VRP展开了研究,共包括五章内容。首先,本文收集国内外关于

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