没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于第三方物流的家具配送开放式车辆路径问题.docx
1.该资源内容由用户上传,如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
版权申诉
0 下载量 44 浏览量
2022-11-03
16:12:16
上传
评论
收藏 253KB DOCX 举报
温馨提示
试读
12页
基于第三方物流的家具配送开放式车辆路径问题.docx
资源推荐
资源详情
资源评论
0 引言
近年来,我国大力推进“中国制造 2025”进程,制造企业发展繁荣.家具制造企业市场规模也在不断扩
大,人们购买能力和需求上涨,家具逐渐由高端保值品向低值易耗品转变.家具一般体积大,重量大且形
状各异,其配送具有单次批量小,占容量大,客户位置分散等特点
[1]
.上述配送的特点要求家具运输需要完
善的配送系统.家具制造企业自建物流系统对企业要求高,资金压力大,成本较高
[2]
.自有物流运输往往也
会存在回程空载,忙时运力不足,闲时运力闲置等一系列问题.物流并非制造企业自身核心业务,服务水
平较难使客户满意,这有损于企业的发展.另外,国家鼓励制造企业集中主要力量在主业,将非核心的运
输、仓储、流通加工和配送等物流业务逐渐分离,外包给专业的物流企业.于是,更多的家具制造企业选
择将家具配送业务进行外包,由第三方物流来负责
[3-4]
.这不仅使家具制造企业能专注核心制造业务,而且
提高了配送效率、改善了服务水平.因此,在考虑家具运输特点的基础上,权衡家具制造企业自建物流系
统的利弊,探索第三方物流家具配送模式,对基于第三方物流的家具配送车辆调度问题进行研究意义重
大.
随着第三方物流的蓬勃发展,OVRP(open vehicle routing problem)引起了人们的广泛的关注.部分
学者对 OVRP 的相关问题进行了研究,近年来的相关文献内容可大致分为 3 类:
第 1 类是将现实生活中遇到的现象抽象为基本的 OVRP 模型. Bauer 等
[5]
将海上风电场中阵列电缆
的布局视为平面 OVRP,采用跳跃索引整数规划方法(hop-indexed integer programming formulation,
HIPF)求解. Sevkli 等
[6]
建立了一个报纸配送 OVRP 优化模型,基于变量邻域搜索算法(variable
neighbourhood search-based algorithm,VNSA)进行求解. Atefi 等
[7]
将大范围多级配送的车辆规划问题设
计为 OVRP 模型,运用迭代局部搜索算法(iterated local search algorithm,ILSA)求解.
第 2 类是将重点放在 OVRP 的模型拓展上. Brito 等
[8]
考虑了一个公司拥有自己的车队并雇用第三方
物流服务的情况.他们建立了一个具有时间窗口约束的开闭式混合 OVRP 模型,并使用可变邻域搜索算法
(variable neighbourhood search algorithm,VNS)来解决它. Xia 等
[9]
对考虑依订单拆分配送的 OVRP 进
行了研究. Niu 等
[10-11]
提出了一种考虑燃料消耗的 OVRP,并采用混合禁忌搜索算法来处理它,获得了较
好的优化效果. Shen 等
[12]
研究了一种考虑低碳交易政策的 OVRP,并创建了一种两阶段算法,在第 1 阶
段,粒子群优化用于获得初始解;第 2 阶段,通过禁忌搜索算法获得全局最优解.
第 3 类是将重点放在 OVRP 的优化算法上. Brito 等
[13]
考虑了不确定性约束并应用混合蚁群优化算法
来解决闭合路径和开放路径共存的 OVRP. Lalla-Ruiz 等
[14]
提出了一种新方法,这种新的混合整数规划公
式(mixed integer programming formulation,MIPF)用于解决多车辆 OVRP,该方法通过消除约束和附加
约束提供了更好的解决方案. Soto 等
[15]
和 Brandao
[16]
都提出在混合禁忌搜索算法中,抛射链和精英解的扰
动作用具有较好的优化效果. Sun 等
[17]
提出了一种求解 OVRP 的全局鲁棒优化算法(goal-robust-
optimization approach algorithm,GAA)解决需求不确定的问题,并提出了一种基于遗传算法的粒子群算
法,以解决鲁棒性的问题,从而提高了精确解的概率.
OVRP 是 NP 难问题,因此通常使用启发式算法和元启发式算法来解决它.禁忌搜索算法(tabu
search algorithm,TSA)是一种具有指导性搜索能力的智能优化算法.它可以使用短期禁忌表来记忆相应的
禁忌信息,避免搜索重复的解. TSA 最初是由 Glover
[18]
提出的,后续更多的研究表明禁忌搜索算法是解决
VRP 的有效方法. Zachariadis 等
[19]
利用禁忌搜索方案来提高解决 OVRP 的搜索能力. Tao 等
[20]
提出了一
种创新算法来解决三维加载容量车辆路径问题. Huang 等
[21]
将拼车问题视为 VRP. Silvestrin 等
[22]
利用迭
代禁忌搜索(iterated tabu search,ITS)算法来解决多隔室 VRP. Xu 等
[23]
研究了一个无需同时进行的取送
货 VRP,他们的实验结果表明禁忌搜索算法可以得到更完美的解决方案. Liu 等
[24]
研究了具有订单可用时
间的容量车辆路径问题,并将提出的禁忌搜索算法与已发布的相关遗传算法进行了比较,表明禁忌搜索算
法的解决方案优于遗传算法. Ma 等
[25]
使用禁忌搜索算法来确定仓库的顺序以及解决具有时间窗的车辆路
径问题的分配路线.总之,禁忌搜索算法在提高搜索能力和解决 VRP 等方面发挥着重要作用.
基于第三方物流的家具配送车辆路径问题符合 OVRP 的特点,其主要的特征是配送车辆从仓库出
发,完成配送后无需回到起点,可直接结束任务.较一般的自营物流,第三方物流配送模式更加灵活,在
很大程度上节省了企业运输成本,提高了配送的效率,提升了客户满意度和整体的物流服务质量
[26]
.因
此,本文构建了基于第三方物流的家具配送开放式车辆路径优化模型,设计两阶段的禁忌搜索算法进行求
解,并对算法中使用的邻域结构体进行了实验测试,最后通过相关算例实验对比分析,证明第三方物流家
具配送模式和算法的有效性.
1 问题描述与数学模型构建 1.1 问题描述
在整个配送网络中,在满足客户需求量和车辆装载容量限制的前提下,对家具制造企业的第三方物
流配送路径进行优化,合理安排车辆对客户点进行配送的行驶顺序,并以最小化行驶距离和所需车辆数为
双目标.针对该问题,假设条件为:1)路径中仅有一个家具制造企业仓库,但有多个客户点;2)家具制造企
业仓库位置已知;3)各个客户点的需求量、地理位置已知;4)第三方物流方拥有足量同车型车辆,即能满
足家具制造企业配送需求;5)每个客户点仅被车辆服务一次;6)全部车辆服务完所有客户点之后无需返回
家具制造企业仓库点,即满足 OVRP;7)配送车辆在各点之间的行驶距离符合三角不等式约束;8)假设物
流网络中存在一个虚拟配送中心点 0,其位置坐标与原始配送中心点 0 相同,约定车辆在完成配送服务之
后都返回虚拟配送中心点 0,即令 l
i0
=0.
1.2 相关符号
为方便描述问题和算法,表 1 描述了相关符号的定义和说明.
表 1 相关变量说明 Tab.1 Related variable description
变量
符号说明
K
需要使用的车辆数
N
待配送站点的数目
Z
总行驶距离值
M
车辆数集合,M={1,2,…,k,…,K}
V
配送站点集合,V={1,2,…,N}
V′
节点集合,V′={0}∪V={0,1,…,N}
n
配送站点集合的非空子集,∅⊂n⊆V
d
i
配送站点 i 的需求量
d
0
把点 i=0 视为需求量为 0 的站点处理
l
ij
点 i 和点 j 之间的距离值
Q
车辆的容量(装载能力)限制
变量
符号说明
x
ijk
0-1 变量,车辆 k 从点 i 到点 j(i≠j)取 1,否则为 0
S
initial
初始解
S
candidate
候选解
*
S
bestca
非禁忌的最佳候选解
#
S
bestca
禁忌的最佳候选解
S
bestca
最佳候选解
S
now
当前解
S
best
全局最好解
N
1
候选解的数目上限值
N
2
总的迭代次数的上限值
表选项
1.3 数学模型构建
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
目标函数式(1)表示最小化总距离值;目标函数式(2)表示为最小化车辆数;式(3)表示配送车辆的容
量约束,保证了每辆车不会超载;式(4)保证了到达客户点 i 的车辆数与离开该点的车辆数一致;式(5)保
证了到达每个客户点的车辆有且仅有一辆车;式(6)可消除子回路;式(7)~式(8)表示全部车辆从真实配送
中心点 0 出发完成配送服务后又返回至虚拟配送中心点 0;式(9)可用于估算所需的最少车辆数;式(10)表
示车辆 k 是否从客户点 i 到点 j(i≠j),是为 1,否则为 0.
2 两阶段禁忌搜索算法设计
剩余11页未读,继续阅读
资源评论
罗伯特之技术屋
- 粉丝: 3907
- 资源: 1万+
下载权益
C知道特权
VIP文章
课程特权
开通VIP
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- TbReactions(BaseModel)
- request-validator.cpython-37
- pygments.lexers.javascript ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
- 简单小游戏制作-飞行棋
- Python数学建模例子.rar
- Java项目-基于SSM+JSP的校园外卖配送系统的设计与实现(源码+万字LW+部署视频+代码讲解视频+全套软件)
- Color-Transformer introduction
- FastStone Capture屏幕长截图软件包
- Table IoT物联网工具,简单快速的搭建物联网服务平台
- zheng2020 ecg new dataset-12 lead-add-label
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功