规划问题算法-乘用车物流运输计划问题.pdf

规划问题算法-乘用车物流运输计划问题 本文探讨了乘用车物流运输计划问题，旨在寻找最佳的轿运车装载方案以满足客户订单的需求，并降低物流公司的运输成本。该问题是一个典型的指派问题，具有复杂的约束条件和不明确的目标影响机制。 本文构建了“每种类型轿运车的满载方案”作为模型的决策对象，使得轿运车与乘用车之间的复杂关系转化为两个阶段的优化：①每种类型轿运车装载方案的优化，即决策对象集合的优化；②不同装载方案下的各型轿运车线性组合优化。决策对象构建及优化过程如下：穷举单层满载方案→上下层随机组合→整体归一剔除→极端条件排除→冗余率筛选→形成决策对象集合。 然后，本文建立了仅有数量约束和 20% 约束以及成本最低的优化模型。由于决策对象架构合理，模型表现清晰明了，求解简单易行。最后分别得出问题一需要 1-1 型车 16 辆，1-2 型车 2 辆；问题二需要 1-1 型车 12 辆，1-2 型车 1 辆；问题三需要 1-1 型车 25 辆，1-2 型车 5 辆。 在问题四中，应用启发性思想得到三条准则，首先计算轿运车需求量的下限并考察了各型轿运车运输的“成本效率”，给出准则 1 和 2：成本效率高的 1-2 型轿运车运载单位乘用车的成本低，而其数量最多为四辆，应该优先运往最远处以降低总体成本。然后将各目的地按距离远到近排序，给出准则 3：优先规划距离远的点，即按照 A→B→C→D 顺序规划各个目的地的运输方案。 在问题五中，需要对问题进行降维。通盘考虑轿运车和乘用车的规格，拆分轿运车并归并为 A、B 两类宽度上仅容纳一辆乘用车的“板”，乘用车归并为 24 种类型。成本考量与问题四一致，路径规划以问题四为基础。在问题的求解过程中，采取分地点分板类型的方法进一步降低维度。 本文的问题是一个典型的、复杂的指派问题，约束条件复杂，目标影响机制不明确。但是，通过本文设计的冗余上限验证法的验证，最后的前四问的结果均通过验证，证实为最优解。第五问结果比较接近下限值 113 辆车，说明模型设计策略的合理性。 本文探讨了乘用车物流运输计划问题，并设计了一个复杂的指派问题模型，用于解决物流公司在制定运输计划时面临的挑战。该模型考虑了轿运车和乘用车的规格、装载方案、成本考量、路径规划等多个因素，以求降低运输成本和提高物流效率。