连锁商业货物配送中的车辆优化调度模式研究与开发
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作者：达航 发布日期：2007-12-21 ↓以下是文章部份文字内容↓ |
连锁商业货物配送中的 车辆优化调度模式研究与开发
一、研究背景
二、优化问题数学模型
三、解决的理论与方法
四、软件成果
一、研究背景
1、香港某连锁店配送（1997年）
分 店：240 (香港岛，九龙半岛，新界，其他)
运输车辆：64（6个车型：封闭、敞棚、低开等；
各种吨位）
2、北京某超市连锁店（2000年）
分 店：20余家（力求3-5年时间建成50-100家）
配送中心：五环外某处
运输车辆：9（车型：大货5吨、2.75吨；
小货2吨、1.75吨；
北旅1吨）
一、研究背景
要 求：
（1）计算机给出派车单（在线，离线），提供车辆装货的方案和车辆行走的路线。
（2）车队的规模大小。
主要考虑因素：
（1）多个分店货物的混装；
（2）分店装卸时间窗口、车型的限制；
（3）道路时间窗口、吨位的限制；
（4）司机的工作时间限制，负荷均衡；
（5）车辆平衡负载；
等等
二、优化问题数学模型
1. 装箱问题(bin packing)
多个分店货物混装问题，需求超出车载的分店装车问题
2. 车辆路线问题(vehicle routing)
车辆行驶路线最短
3. 匹配问题(allocation)
车辆总数，车型搭配，司机人数
4. 平衡问题(balancing)
司机的工作时间，车辆的行驶里程
5. 时间窗口问题(time-window)
供货时间、道路限制
6. 其他
打折，赠送
各种复杂模型(NP-Complete)的综合集成
多目标优化；连续/离散优化；线性/非线性优化
以上问题必须考虑：道路限制、供货时间限制、车载量限制和配送中心调度员的调度时间周期
三、解决的理论与方法
分解、协调优化；启发式、满意解
近似算法、贪婪方法等；
现代优化、智能算法等（如tabu search, simulated annealing, evolutionary algorithms, neural networks etc. )
1. 装箱问题(bin packing)
NF，WF，BF等
1. 装箱问题(bin packing)
NF，WF，BF等
主算法
Step1(全局计算)若不是特殊店，按区计算未预装且满足车载限制的店“是否一定送货”和“店级别”的加权和，从最大车辆开始，将车辆分配给最大权和的区域，直至全部需求店预装或全部车辆派完。 （车辆数循环）
Step2（区域计算）在每一个区域内，根据现有的店和分配车辆，
2.1 根据车辆数目并以始终点相同分别采用“insertion”算法，给出每车的预装方案；
2.2 若“一定送货”店或“低”级别店得到送货而“高”级别店没有送货，此时，根据“是否一定送货”，“店级别”字典序排列店顺序，按道路连通情况修正预装方案；
2.3 以每车可开始工作的最早时间分别计算每店的供货时间表。输出各车辆的装车方案和各车辆可以再工作的开始时间。
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