物流配送车辆路径优化的模糊规划模型与算法

物流配送车辆路径优化的模糊规划模型与算法
物流配送车辆路径优化的模糊规划模型与算法

第18卷第11期2006年11月

系统仿真学报@

JournalofSystemSimulation

Vbl.18NO.11

NOV..2006物流配送车辆路径优化的模糊规划模型与算法

蒋忠中1,汪定伟2

(1.东北大学工商管理学院,辽宁沈阳110004;2.东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004)

摘要:将实际的物流配送网络描述为由配送中心和顾客两类节点构成的不完全无向图,并采用模糊数表示车辆行驶时间和顾客服务时间的不确定性,建立了物流配送车辆路径优化的模糊规划模型。为了求解上述模型,首先将模型进行清晰化处理,使之转化为一类确定性多设施车辆路径模型,然后设计了嵌入FLOYD算法的捕食搜索算法对之进行求解。通过仿真实例计算,并与遗传算法比较,取得了满意的结果。

关键词:物流配送;车辆路径;模糊规划;FLOYD;捕食搜索算法

中图分类号:TP29文献标识码:A文章编号:1004.731X(2006)11-3301.04FuzzyProgramming

ModelandAlgorithm

ofLogisticsDistributionVehicleRoutingProblem

JIANGZhong.zhon91,WANGDing—wei2

(1.SchoolofBusinessAdministration,NortheasternUniversity,Shenyang,110004,China;

2.SchoolofInformationScienceandEngineering,No曲easmrnUniversity,Shenyang,110004,China)

Abstract:nelogisticsdistributionnetworksweredescribedinaWayofanincompleteundigraph.whichconsistedoftwokindsofnodes.thedistributioncenternodesandthecustomernodes.Afuzzyprogrammingmodefwasbuilttooptimizelogisticsdistributionvehicleroutingprob如m.wherevehicletraveltimeandcustomerservicetimearefuzzy.nemodelwasfirstlyconvertedintoacrispmulti.depotvehicleroutingproblem.andthenitwassolvedbyapredatorsearchalgorithmwithFLDyD.Computationonsimulationexamplesandcomparisonwithgeneticalgorithmshowthemodelandalgorithmareeffective.

Keywords:logisticsdistribution;vehicleroutingproblem;fuzzyprogramming;FLOYD;predatorysearchalgorithm

引言

随着电子商务的蓬勃发展,物流配送系统的完善和优化已成为了众多企业、专家和学者的研究热点【l之]。车辆路径问题(VehicleRoutingProblem,简称VRP)作为物流配送系统优化的重要组成部分,自Dantzig和Ramser于1959年首次提出以来,一直是运筹学和组合优化领域研究最活跃、成果最丰富的主题之一。VRP一般描述为:为服务于已知的一组顾客的一个车队,设计一组开始和结束于一个中心(设施)出发点的最小费用路径,每个顾客只能被服务一次,而且,一个车辆服务的顾客数不能超过它的能力。目前国内外关于VRP的研究较多,但是这些研究绝大多是将问题的各个参数视为确定数,即确定性VRP。但在实际配送过程中,因为交通拥挤、天气变化、司机对车速的控制等原因会导致车辆在各个路段行驶时间的不确定性,而与顾客交接货的方便程度也会使得顾客的服务时问具有不确定性。Laporte、郭强【3,4】等学者提出将车辆行驶时间通过以往的资料统计其规律并用随机变量表示,建立了随机行驶时间的VRP,然而在缺乏统计数据的情况下,随机变量分布函数的得到是极其困难的,另一方面对于某些没有规律的不确定因素(如司机

收藕日期l2005.07—04惨回日期l2005—10—11

基金项目l国家自然科学基金重点资助项目(70431003)。

作者简介。蒋蛊中(1979.),男,湖南祁阳人,讲师,博士,研究方向为电子商务物流系统的建模与优化研究;汪定伟(1948.),男,江西彭泽人,教授,博导,研究方向为复杂系统建模与优化,智能优化算法等研究。对车速的控制、交接货的方便程度)用随机变量描述亦是不恰当的。一个较好的方法是通过模糊数来表示这一类不确定信息。由于此种问题本身的复杂性,现有的文献极少,仅Teodorovic和Lai就带模糊行驶时间约束的单设施VRP做了相应的研究[5~l,但是他们的研究并没有考虑到车辆行驶时间对配送费用的影响,同时也不能适应当前众多具有多配送中心物流配送系统实际的需要。为此,本文结合实际的物流配送网络(见图1),采用模糊数表示车辆行驶时间和顾客服务时间的不确定性,建立物流配送车辆路径优化的模糊规划模型,并开发了嵌入FLOYDl7]算法的捕食搜索算法【8】。

1问题的描述与模型

物流配送车辆路径优化模糊规划的基本思想可描述如下:根据企业某个时段顾客的商品订购情况(如顾客商品需求量和其地理位置),确定该时段实际配送网络,通过优化设计一套车辆配送路径,同时考虑车辆行驶时间和顾客服务时间的不确定性,在预定时间内完成配送任务,使得配送总费用最小。这里总费用包括车辆配送费用和车辆一次性启动费用。为符合物流配送的实际情况,将模型描述的物流配送网络由配送中心和顾客两类节点构成的不完全无向图表示,并作以下几个基本假设:

1)配送中心有多个,每个配送中心各类商品数和车辆数一定,且一辆车仅隶属于一个配送中心;

2)每个顾客仅能由一辆车进行~次性配送服务,但可以被

第18卷第11期2006年11月

系统仿真学报

、,01.18No

11

NOV..2006

()一配送中心节点O一顾客节点——节点之间的边

图1配送网络图

专翌黧警车辆最优配送路径:雾勰

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配送帕9’‘13,攀13,1'8

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捕食搜索算法采用Java语言在Windows平台上(主频P4/2.2G,内存256M))实现。其中邻域搜索次数为20,COUNTER_MAX=100,t=-6,惩罚系数为500。求得最优解

值和车辆配送路径如表3所示,可以看出结果能直接得到车辆的实际配送路径,而且有些节点被多次访问(如节点3、5、6),该类节点仅在第一次被访问的时候对其进行配送服务(表3车辆线路中黑体节点),这和实际配送情况是相符的。

为了验证捕食搜索算法的有效性,将捕食搜索算法与基于类顺序交叉和换位变异算子的遗传算法(编码相同,交叉率为0.8,变异率为0.05,种群80,迭代次数500)对上述实例各随机计算10次,得到相应的目标值和计算时间如表4。

表4捕食搜索算法(PSA)与遗传算法(GA)计算结果比较计算旦堑笪!垂2盐墨堕囹(型2

次数PSAGA

PSA

GA

从表4中可以看出,PSA求得的目标值普遍优于GA,10次计算的平均值PSA要比GA低4.34%,获得最好解分别为2495.0元和2525.0元,而且PSA的计算标准差比GA小,说明PSA求得优化解的稳定性强于GA。从计算的时间来看,PSA的计算效率高于GA,但是PSA的计算时间没有GA稳定,可以从它们计算时间的标准差上看出这一点,这是因为GA在算法参数设定后计算时间波动很小(以最大迭代次数为停止准则),而PSA因为模仿动物捕食的内在特点,除了算法参数外,其初始解亦会影响算法的计算时间。上述两种算法在多个算例上进行了实验得到了相似的结论。因而,文中设计嵌入FLOYD算法的PSA作为一类新的优化算法对MDVRP-a-fl的求解是可行和高效的。

5结论

物流配送是现代化物流系统中的一个重要环节,也是制约当前电子商务发展的瓶颈之一,因而如何完善和优化物流

配送是一个极需解决的问题。本文针对现实配送过程中存在的不确定性因素,结合实际的物流配送网络,建立了物流配送车辆路径优化的模糊规划模型,并设计了嵌入FLOYD算法的捕食搜索算法对清晰化后的模型进行求解。通过对仿真实例计算,并与遗传算法比较,取得了满意的结果。文中提出的模型和算法为物流配送系统的优化提供了一种新思路。

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(下转第3312页)

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物流配送车辆路径优化的模糊规划模型与算法

作者:蒋忠中, 汪定伟, JIANG Zhong-zhong, WANG Ding-wei

作者单位:蒋忠中,JIANG Zhong-zhong(东北大学工商管理学院,辽宁,沈阳,110004), 汪定伟,WANG Ding-wei(东北大学信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004)

刊名:

系统仿真学报

英文刊名:JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION

年,卷(期):2006,18(11)

被引用次数:11次

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引证文献(11条)

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本文链接:https://www.360docs.net/doc/c66162562.html,/Periodical_xtfzxb200611074.aspx

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

配送路线优化

石河子大学毕业论文 题目:节约里程法在新疆国美电器物流配 送路线优化中的应用研究 院(系):商学院商务管理系 年级: 2008级 专业:物流管理 班级:物流2008(1)班 学号: 姓名:张露露 指导教师:李霞 完成日期: 2012年03月10日 目录 引言 ................................................................................................................................... 1.物流配送概述 ................................................................................................................. 1.1物流配送的概念 ....................................................................................... 1.2物流配送的功能 (3) 1.3物流配送路线优化的意义 (3) 2.新疆国美电器物流配送中心基本概况 (3) 2.1新疆国美电器简介 (3) 2.2新疆国美电器配送中心运作现状及现有路线分析 (4) 2.2.1现有配送路线概况 (5)

2.2.2现有配送路线中存在的问题分析 (6) 3.节约里程法在新疆国美电器物流配送路线优化中的应用研究 (7) 3.1建立VRP模型 (7) 3.1.1物流配送模型 (7) 3.1.2节约里程法的基本理论 (7) 3.1.3新疆国美电器物流配送中心VRP模型的建立 (9) 3.2模型求解 (9) 3.3配送路线优化 (10) 3.4配送路线优化前后比较分析及思考 (16) 3.4.1优化前后比较分析 (16) 3.4.2节约里程法的思考 (16) 4.新疆国美电器物流配送中心配送路线优化对策分析 (18) 4.1完善物流配送体系,加强物流运作标准化 (18) 4.2构建物流信息系统平台,降低配送成本 (18) 4.3合理安排配送排程,减少不必要的配送路线 (18) 4.4优化配送资源,提高物流配送效率 (19) 结束语 (20) 致谢 (21) 参考文献 (22) 摘要 配送作为物流活动中直接与消费者相连的环节,在企业的物流成本中,配送成本占了相当高的比例。配送线路安排的合理与否对配送速度、成本、效益影响很大,特别是多用户配送线路的确定更为复杂。 正确合理地安排车辆的配送线路,实现合理的线路运输,可以有效地节约运输时间,

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

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

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

配送路线优化

配送路线优化

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石河子大学毕业论文 题目:节约里程法在新疆国美电器物流配 送路线优化中的应用研究 院(系):商学院商务管理系 年级:2008级 专业:物流管理 班级:物流2008(1)班 学号:2008175477 姓名:张露露 指导教师:李霞 完成日期: 2012年03月10日

目录 引言?错误!未定义书签。 1.物流配送概述?错误!未定义书签。 1.1物流配送的概念 ..................................................................... 错误!未定义书签。 1.2物流配送的功能3? 1.3物流配送路线优化的意义 (3) 2.新疆国美电器物流配送中心基本概况3? 2.1新疆国美电器简介 ................................................................................................. 3 2.2新疆国美电器配送中心运作现状及现有路线分析 (4) 2.2.1现有配送路线概况........................................................................................ 52.2.2现有配送路线中存在的问题分析 .. (6) 3.节约里程法在新疆国美电器物流配送路线优化中的应用研究?7 3.1建立VRP模型7? 3.1.1物流配送模型 (7) 3.1.2节约里程法的基本理论 (7) 3.1.3新疆国美电器物流配送中心VRP模型的建立 (9) 3.2模型求解9? 3.3配送路线优化1?0 3.4配送路线优化前后比较分析及思考 ............................................................... 16 3.4.1优化前后比较分析1?6 3.4.2节约里程法的思考 (16) 4.新疆国美电器物流配送中心配送路线优化对策分析18? 4.1完善物流配送体系,加强物流运作标准化18? 4.2构建物流信息系统平台,降低配送成本?18 4.3合理安排配送排程,减少不必要的配送路线 (18) 4.4优化配送资源,提高物流配送效率 ............................................................... 19 结束语2?0 致谢21? 参考文献 (22)

物流配送路径优化开题报告

海南大学应用科技学院(儋州校区) 毕业设计(论文)开题报告书(学生用表) 一、选题的目的、意义(理论、现实)和国内外研究概况 目的:随着经济全球化的不断发展,作为“第三利润源泉”的物流对经济活动的影响 日益明显,引起了人们越来越多的重视,成为当前“最重要的竞争领域”。配送是现代物流的一个重要环节,随着物流的全球化、信息化及一体化,配送在整个物流系统中的作用变得越来 越重要。物流配送路线的优化,又是物流配送中的一个关键环节。因此,在配送过程中,配送线路合理与否对配送速度、成本、效益影响很大。设计合理、高效的配送路线方案,不仅可以减少配送时间,降低作业成本,提高企业的效益,而且可以更好地为客户服务,提高客户的满意度,维护企业良好的形象 意义:配送合理化与否是配送决策系统的重要内容,配送线路的合理与否又是配送合 理化的关键。选择合的理配送路线,对企业和社会都具有很重要的意义。对企业来说,(1)优 化配送路线,可以减少配送时间和配送里程,提高配送效率,增加车辆利用率,降低配送成本。 (2)可以加快物流速度,能准时、快速地把货物送到客户的手中,提高客户满意度。(3)使配送 作业安排合理化,提高企业作业效率,有利于企业提高竞争力与效益。对社会来说,它可以节省运输车辆,减少车辆空载率,降低了社会物流成本,对其他企业尤其是生产企业具有重要 意义。与此同时,还能缓解交通紧张状况,减少噪声、尾气排放等运输污染,对民生和环境也有不容忽视的作用。 国内外研究概况:物流配送路径优化问题最早是由Dnatzig和Rmaser于1959年首次提出, 自此,很快引起运筹学、应用数学、组合数学、图论与网络分析、物流科学、计算机应用等学 科的专家与运输计划制定者和管理者的极大重视,成为运筹学与组合优化领域的前沿与研究热 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。目前, 对于解决配送路径优化问题主要有两类方法,一类是精确算法,主要有动态规划法、分支定界法、节约算法、邻接算法、扫除算法、禁忌搜索算法等;另一类是启发式算法,主要有人工 神经网络算法、蚁群算法、人工免疫系统算法、粒子群算法、遗传算法等

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。

《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

动态车辆路径问题的优化方法

第29卷第4期2008年4月 东北大学学报(自然科学版) JournalofNortheasternUniversity(NaturalScience) V01.29.No.4 Apr.2008动态车辆路径问题的优化方法 刘士新,冯海兰 (东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室,辽宁沈阳110004) 摘要:设计了在动态环境下进行车辆路径优化的导向局域搜索算法.算法在产生初始解以后的动态求解过程中,不再做车辆之间的顾客调整,而只应用2-opt局域搜索算子更新车辆服务顾客的顺序,即针对每辆车辆的旅行路线求解一个旅行商问题.建立了在动态环境下车辆执行运输任务过程的仿真模型.仿真过程中,应用算法根据交通路网实际情况实时优化车辆路径。并采用4种接受准则判别是否接受新的车辆路径.仿真结果表明:算法具有实时、高效的特点,满足动态车辆路径问题的求解要求. 关键词:智能交通系统;动态车辆路径问题;交通模拟;导向局部搜索 中图分类号:C934文献标识码:A文章编号:1005—3026(2008)04—0484—04 OptimizationApproachtoSolvingDynamicVehicleRoutingProblems L儿,Shi.xin,FENGH.口i—lan (KeyLaboratoryofIntegratedAutomationDfProcessIndustry,MinistryofEducation,NortheasternUniversity,Shenyang110()04,China.Correspondent:LIUShi—xin,E-mail:sxliu@mail.neu.edu.cn) Abstract:Aguidedlocalsearch(GLS)algorithmispresentedtosolvedynamicvehicleroutingproblems(DVRP).Inthedynamicsolvingprocessafterallinitialsolution,theGLSdoesnotexchangecustomersbetweenvehiclesbutappliesthe2一optlocalsearchoperatortoupdatingtheservicingsequenceforcustomers,i.e.,tosolveatravelingsalesmanproblemoftravelingroutingofeachvehicle。Asimulationmodelisthusdevelopedforthedynamicprocessduringwhichvehiclesareintraffic.InthesimulationmodeltheGLSalgorithmisappliedtooptimizingthevehicleroutesinaccordancetothereal—timetrafficsituation,andfourrulesayeappliedtojudgingifthenewlyoptimizedvehicleroutesareaccepted.ThesimulationresultsrevealthattheGLS algorithmcanprovidereal-timeresponsetodynamicinformationtosatisfytherequirementsofsolvingDVI王P. Keywords:intelligenttransportationsystem;DVRP;trafficsimulation;GLS 物流优化已经成为当代企业的一个重要利润源泉.车辆路径问题(vehicleroutingproblems,Ⅵ冲)是物流领域的核心和热点研究问题,吸引了众多学者和业者的研究和关注.现代物流市场的激烈竞争和顾客的个性化需求不断提高,使得现代物流配送运作更加复杂,要求物流配送系统更加灵活、高效地针对变化的环境调整作业计划.计算机及通讯技术的迅速发展,使得交通状况及运输工具的实时信息更易获取,为解决物流配送面对的新问题提供了基础.动态VRP(dynamicVRP,DvRP)正是在这样的背景下开始受到了关注和研究.现有研究主要是针对环境变化,对车辆路径计划进行重计划或局部调整,涉及的方法有元启发式算法和局域搜索算法等【1-2J.本文针对城市复杂交通系统的环境变化,提出了一种DVRP中更新车辆路径的导向局域搜索(guidedlocalsearch,GLS)算法,设计了动态交通环境的仿真模型,通过对71个节点交通路网的仿真实验,得出了咖车辆路径的更新原则,研究成果对于现代城市智能交通系统中的车辆路径优化 收稿日期:2007一04—05 基金项目:国家自然科学基金资助项目(70301007,70771020,70431003);新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-06-0286).作者简介:刘士新(1968一),男,辽宁调兵山人,东北大学教授.  万方数据

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