收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

装卸一体化车辆路径问题优化模型及算法研究

周蓉  
【摘要】:随着可利用自然资源的日趋减少,人们的环保意识逐渐增强,物质的回收利用越来越受到政府及企业的重视。许多国家颁布了相关环境保护法律,规定企业必须对其产品的使用和处理负重要责任,鼓励并促进企业进行产品回收再利用。物流运输是物流系统中的重要环节,运输路线是否合理直接影响到配送成本和服务质量。为了有效降低配送成本提高服务质量,避免单独实施正向物流或回收物流造成车辆运输能力浪费,产品回收企业通常考虑集成相应的装载和卸载操作,同时实施产品配送和废旧产品回收,从而产生了装卸一体化车辆路径问题。虽然车辆路径问题可看作是装卸一体化车辆路径问题当所有客户节点处送货或取货需求为0时的特例,但对装卸一体化车辆路径问题来说,由于车辆在整个服务过程中车上装载量不再呈现单调的递增或递减趋势,而是无规律的波动状态,因而不能沿用车辆路径问题的模型及求解方法。实际应用中通常受到客户服务时间和车辆最大行程的限制、以及客户需求模糊不确定等方面的影响,使得装卸一体化车辆路径问题的求解更加困难。因此,本文旨在通过对装卸一体化车辆路径问题的优化模型及求解算法进行较为深入地研究,以在一定时间内寻找到满意解,进而为产品回收企业管理者提供物流配送决策支持。论文的研究内容如下:(1)基本装卸一体化车辆路径问题的优化模型与算法研究。考虑单车场、车辆容量一定、车辆最大行程受限的基本装卸一体化车辆路径问题,以最小化总成本为优化目标,建立包含车辆指派成本和配送路径成本的数学模型,并提出一种基于双种群策略的自适应并行遗传算法对问题进行求解。最后,通过Augerat标准测试集的仿真计算及结果对比证明了构建模型及求解算法的有效性。(2)带时间窗装卸一体化车辆路径问题的优化模型与算法研究。进一步考虑客户及物流中心具有时间窗约束的装卸一体化车辆路径问题,并考虑车辆指派成本及配送路径成本的相对重要性,以最小化带权重总成本为优化目标,建立相应的混合整数规划模型,提出一种混合离散粒子群算法以求解该问题。最后,通过Solomon标准测试集的仿真计算分析,证明了所构建模型与求解算法的有效性。(3)模糊需求下多车场装卸一体化车辆路径问题的优化模型及算法研究。当客户取货需求为模糊变量时,车辆按规划路径提供服务过程中可能出现客户实际需求超出车辆承载范围的“路径失败”现象。考虑不同管理者的主观决策对规划路径“失败”可能性的影响,引入驾驶员偏好指数和分配员偏好指数,并详细讨论讨其可信性测度计算公式。在此基础上,以最小化车辆行驶总距离为优化目标,建立客户取货需求为三角模糊变量的模糊机会约束规划模型,提出一种求解该问题的组合贪婪模糊聚类方法。最后,通过对设计应用示例的计算结果进行分析,验证了本文模型及方法的优越性,同时表明驾驶员偏好指数为0.6时车辆总行驶距离最小。(4)开发面向产品回收企业的装卸一体化车辆路径优化系统。将装卸一体化车辆路径优化模型及算法融入系统,并以某阅趣馆在合肥市的图书租赁配送及回馆为企业应用实例,进行图书租赁馆优选并产生车辆配送路径优化方案。与已有方法的对比分析表明,该系统可为产品回收企业提供快速有效的物流整合方案。


知网文化
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978