城市配送车辆路径模型和算法研究

城市配送车辆路径模型和算法研究
城市配送车辆路径模型和算法研究

城市配送车辆路径模型和算法研究

摘要:本文主要从多配送中心联合配送的车辆动态调

度模型、城市配送路线优化的智能算法以及实时监控的城市配送车辆调度动态管理方案的研究进行阐述,以期为解决车辆的配送线路问题提供参考资料。

关键词:城市配送车辆路径模型算法研究社会商业化和经济全球化的时代的到来,让服务商和物

流商清楚地认识到物流配送车辆优化调度的重要意义,既可

以降低商品物流成本,更能提高客户服务水平,可谓一举两得,也是对物流企业品牌树立和生存发展至关重要的。

、多配送中心联合配送的车辆动态调度模型的研究提高配送网络的运行可靠性和有效可达性,是物流配送

运输网络优化的主要目标,因此,以物流配送运输网络畅通可靠度最大为目标进行建模。笔者根据现在很多城市物流配送的多品种、小批量、多批次和短周期等特点,主要考虑以

约束条件:各条配送路线的货物总量不得超过车辆容积及载重量的限制;在物流中心现有运力允许的范围内;在配送过程中,每个配送点只能访问一次,且必须访问一次;每辆车只能服务一条线路,且每辆配送车从配送中心出发,最后必须回到配送中心;配送费用应当控制在一定水平下。遵循

上述约束条件,建立优化模型如下:

[maxZ=maxp =n=1NE n 书n] [s.t 书n=n 书

yqn??QnN??Mi=Onxij=1(j=1,2,…,

n)j=0nxij=1(i=1,2,…,

n)i=1nxoi=i=1nxio=Ni=Onj=Oncijxij??A]

式中:书n为网络中第n条配送线路的畅通可靠度;q为

第n条线路所安排车辆的载重;q为第n条线路上所有配送车辆数;Ci j 为节点i 至节点j 的费用,[xij1 车辆线路经过弧

点货物总量;N 为配送线路的总体数目;M 为物流中心配送i,j)0 车辆线路不经过弧( i,j)]

A 为某种确定水平下的费用定额,为常数,可根据经验

值确定。

二、城市配送路线优化的智能算法的研究城市配送中的多配送

中心,多种类货物的车辆调度问题

是NP-Hard 问题的组合,是多目标优化问题。根据物流配送网络系统的具体情况,笔者选择蚁群算法进行系统优化的研究分析。

所谓蚁群算法,就是人类在观察自然界真实蚂蚁觅食的

过程中总结出来的仿生优化算法,它在短短的十余年的发展历程中展现出顽强的生命力,成功地应用于解决旅行商问题

(traveling salesman problem , tsp),车间作业调度问题(job-shopscheduling problem ,j s p ) ,车辆路径问题等组合优化问题。

我们用蚂蚁替代车辆,当下一个要服务的配送点会使运

载总量超出汽车载重量,就返回到配送中心,表示这辆车完成此次运输。然后换一辆车接着出发服务其余配送点,直到所有配送点都得到

了一次服务,此时代表蚂蚁完成一次巡游。

当所有蚂蚁都巡游一次,记为一次循环。一次循环后,根据各蚂蚁巡游历程的好坏(目标函数值),计算信息素增量,更

新相关路径上的信息素。具体实现步骤如下:

步骤1 初始化各基本参数,置nc=0;

步骤2 计算转移概率;步骤3 根据计算出的转移概率和随机产生的q 值,为每

只蚂蚁选择下一条移动的路径;

步骤4 当每一只蚂蚁都走过一条边到达下一配送点后,

就按局部更新规则对这条边进行一次信息素的局部更新;

步骤5 对每一只蚂蚁重复以上循环执行步骤2 到步骤4,

直到所有的配送点皆有蚂蚁走过且配送点的需求得到满足;

步骤6 在生成的全部路径中找出符合模型最优目标的

路径,则走过该路径的蚂蚁就是最优蚂蚁;

步骤7 对最优蚂蚁所经过的每一条边,按全局更新规则

对这条路径进行一次信息素的全局更新;

步骤8 重复执行步骤2 到步骤7,直到执行次数nc 达

到指定的最大迭代次数或连续若干代内没有更好的解出现为止。

配送网络畅通可靠度的最优意味着配送的延误出现的

概率最小,也即为对配送的有效可达性的最有力的保障。

、实时监控的城市配送车辆调度动态管理方案的研究一)降

低成本,提高效率

车辆作业流程的产生源于对物品诸要素(收件人规定的

时间段、重量、体积、货品类型、递送方式、跟踪要求/ 贵重物品),环境诸要素(收件人地点、车辆禁驶区域和路段、街区宽窄、库房地点),车辆诸要素(容积、载重量、车况、

车辆类型、历史路况)等诸多因素的综合自动规划,由优化

算法产生作业方案(即目标、资源的合理利用和搭配),安

排最佳的配送、揽收方式(人或车,专递或转递),最佳的行车路径,最佳的收递顺序。目标是以最低的成本、最短的时间、最高的效率处理完成最大的业务量。

二)分析数据,为决策提供依据

原配送体系的低速度、高成本瓶颈被突破后将衍生出基

于高速度、低成本的新业务。利用作业系统数据库信息,结合图形分析技术为管理层提供有力的运作分析数据,为企业有效的经营决策提供依据。

三)提高承载能力

物流速度加快后,业务承载量将加大,系统可以方便

地实现回程配货,中心提前在线预知车辆的实时信息及精确

抵达时间,根据具体情况合理安排回程配货。

四)提高服务质量,树立良好的企业品牌形象

物流活动是向客户提供及时、准确的产品递送。可以说,

客户服务是发展物流战略的关键,采用信息化技术,提高客户需求的响应速度,增加服务种类,实时反馈货品信息(货品跟踪。对客户来说最需要了解的是物品的流通过程中物品是否安全、准确地到达指定的地点)。物流企业应该利用现代信息科技,提高服务质量,树立良好的企业品牌形象。

作者简介:赵艳君(1977- ),女,硕士,河北联合大学理

学院讲师,

从事计算机基础教学,研究方向:数据库应用及算法分析。

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。

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。

小车自动避障及路径规划样本

第3章系统总体结构及工作原理 该系统主要以超声波测距为基本测距原理, 并在相应的硬件和软件的支持下, 达到机器人避障的效果。 3.1机器人总体硬件设计 3.1.1传感器的分布要求 为了全方位检测障物的分布状况, 并及时为机器人系统提供全面的数据, 可将所需的八个传感器均匀排列在机器人周围, 相邻每对传感器互成45度角。为了避免相互干扰, 八个传感器以程序运行周期为周期, 进行循环测距。传感器排列示意图如下: 图3.1.1 传感器分布图

图3.1.2 硬件设计总体框架图 上图为支持机器人运行实用程序的硬件部分的总体设计框架图, 由负责相关任务的同学提供。在超声波信号输入单片机以后, 由存储在单片机中的主程序调用避障子程序, 根据输入信号执行避障指令, 并使相关数据返回主程序, 转而提供给电机和LED显示器的驱动程序使用, 最后, 由电机执行转向指令, 结果则显示在LED显示器上。

图3.1.3 软件总体框架图 由上图可知, 本文作者负责的超声波避障程序为软件总体设计中的子程序部分。在主程序运行过程中, 若调用超声波避障程序, 机器人在自行轨迹规划后, 将程序处理所得数据送给电机处

理成立程序, 控制电机动作。具体的避障程序设计将在第4章进行。 3.2超声波测距原理 测距原理: 超声波是指频率高于20KHz的机械波。为了以超声波作为检测手段, 必须产生超生波和接收超声波。完成这种功能的装置就是超声波传感器, 习惯上称为超声波换能器或超声波探头。超声波传感器有发送器和接收器, 但一个超声波传感器也可具有发送和接收声波的双重作用。超声波传感器是利用压电效应的原理将电能和超声波相互转化即在发射超声波的时候, 将电能转换, 发射超声波; 而在收到回波的时候, 则将超声振动转换成电信号。[8] 超声波测距的原理一般采用渡越时间法TOF( time of flight) 。首先测出超声波从发射到遇到障碍物返回所经历的时间, 再乘以超声波的速度就得到二倍的声源与障碍物之间的距离, 即: [8] D=ct/2 其中D为传感器与障碍物之间的距离, 以m计, c为超声波速度, 这里以340m/s计, t为超声波从发送到接收的总时间, 以s计。

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

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。 *

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)

物流配送车辆路线求解算法

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/9c9561942.html,/Periodical_jtysgcxb200602019.aspx

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

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)

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

《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

遗传算法的时相关动态车辆路径规划模型

基于遗传算法的时相关动态车辆路径规划模型 作者:唐健, 史文中, 孟令奎 作者单位:唐健(武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079;香港理工大学土地测量与地理资讯学系,香港九龙红磡), 史文中(香港理工大学土地测量与地理资讯学系,香港九龙红 磡), 孟令奎(武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079) 刊名: 武汉大学学报(信息科学版) 英文刊名:GEOMATICS AND INFORMATION SCIENCE OF WUNAN UNIVERSITY 年,卷(期):2008,33(8) 引用次数:1次 参考文献(11条) 1.Gendreau M,Potvin J Y.Dynamic Vehicle Routing and Dispatching[C].Fleet Management and Logis- tics,Kluwer,Boston,1998 2.Yang Jian,Jaillet P,Mahmassani H.Real-time Mul-tivehicle Truckload Pickup and Delivery Problems[J].Transportation Science,2004(38):135-148 3.Fabri A,Reeht P.On Dynamic Pickup and Delivery Vehicle Routing with Several Time Windows and Waiting Times[J].Transportation Research Part B,2006(40):335-350 4.Fleischmann B,Gnutzmann S,Sandvoss E.Dy-namic Vehicle Routing Based on Online Traffic In-formation[J].Transportation Science,2004 (38):420-433 5.李兵,郑四发,曹剑东,等.求解客户需求动态变化的车辆路径规划方法[J].交通运输工程学报,2007,7(1):106-110 6.Malandraki C,Daskin M S.Time-Dependent Vehi-cle Routing Problems:Formulations,Properties,and Heuristic Algorithms[J].Transportation Sci-ence,1992(26):185-200 7.Picard J C,Queryranne M.The Time-Dependent Traveling Salesman Problem and Its Application to the Tardiness Problem in One-Machine Scheduling[J].Operations Research,1978(26):86-110 8.Fox K R,Garish B,Graves S C.A n-Constraint Formulation of the (Time-Dependent) Traveling Salesman Problern[J].Operations Research,1980(28):1 018-1 021 9.Lucena A.Time-Dependent Traveling Salesman Problem-the Deliveryman Case[J].Networks,1990(120):753-763 10.Wiel R J V,Sahinidis N V.Heuristic Bounds and Test Problem Generation for the Time-Dependent Traveling Salesman Problem[J].Transportation Science,1995(29):167-183 11.Cheung B K S,Choy K L,Li C L,et al.Dynamic Routing Model and Solution Methods for Fleet Management with Mobile Technologies[J].Interna-tional Journal of Production Economics,2008,113 (2):694-7O5 相似文献(0条) 引证文献(1条) 1.胡明伟.唐浩时相关旅行时间车辆路径高效启发式算法[期刊论文]-深圳大学学报(理工版) 2009(3) 本文链接:https://www.360docs.net/doc/9c9561942.html,/Periodical_whchkjdxxb200808027.aspx 下载时间:2010年4月8日

第三方物流运输方式和配送路径优化研究

第三方物流运输方式和配送路径优化研究 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。

城市配送车辆路径模型和算法研究

城市配送车辆路径模型和算法研究 摘要:本文主要从多配送中心联合配送的车辆动态调 度模型、城市配送路线优化的智能算法以及实时监控的城市配送车辆调度动态管理方案的研究进行阐述,以期为解决车辆的配送线路问题提供参考资料。 关键词:城市配送车辆路径模型算法研究社会商业化和经济全球化的时代的到来,让服务商和物 流商清楚地认识到物流配送车辆优化调度的重要意义,既可 以降低商品物流成本,更能提高客户服务水平,可谓一举两得,也是对物流企业品牌树立和生存发展至关重要的。 、多配送中心联合配送的车辆动态调度模型的研究提高配送网络的运行可靠性和有效可达性,是物流配送 运输网络优化的主要目标,因此,以物流配送运输网络畅通可靠度最大为目标进行建模。笔者根据现在很多城市物流配送的多品种、小批量、多批次和短周期等特点,主要考虑以 约束条件:各条配送路线的货物总量不得超过车辆容积及载重量的限制;在物流中心现有运力允许的范围内;在配送过程中,每个配送点只能访问一次,且必须访问一次;每辆车只能服务一条线路,且每辆配送车从配送中心出发,最后必须回到配送中心;配送费用应当控制在一定水平下。遵循

上述约束条件,建立优化模型如下: [maxZ=maxp =n=1NE n 书n] [s.t 书n=n 书 yqn??QnN??Mi=Onxij=1(j=1,2,…, n)j=0nxij=1(i=1,2,…, n)i=1nxoi=i=1nxio=Ni=Onj=Oncijxij??A] 式中:书n为网络中第n条配送线路的畅通可靠度;q为 第n条线路所安排车辆的载重;q为第n条线路上所有配送车辆数;Ci j 为节点i 至节点j 的费用,[xij1 车辆线路经过弧 点货物总量;N 为配送线路的总体数目;M 为物流中心配送i,j)0 车辆线路不经过弧( i,j)] A 为某种确定水平下的费用定额,为常数,可根据经验 值确定。 二、城市配送路线优化的智能算法的研究城市配送中的多配送 中心,多种类货物的车辆调度问题 是NP-Hard 问题的组合,是多目标优化问题。根据物流配送网络系统的具体情况,笔者选择蚁群算法进行系统优化的研究分析。 所谓蚁群算法,就是人类在观察自然界真实蚂蚁觅食的 过程中总结出来的仿生优化算法,它在短短的十余年的发展历程中展现出顽强的生命力,成功地应用于解决旅行商问题 (traveling salesman problem , tsp),车间作业调度问题(job-shopscheduling problem ,j s p ) ,车辆路径问题等组合优化问题。 我们用蚂蚁替代车辆,当下一个要服务的配送点会使运 载总量超出汽车载重量,就返回到配送中心,表示这辆车完成此次运输。然后换一辆车接着出发服务其余配送点,直到所有配送点都得到

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