基于时间窗约束的车辆路径优化问题研究

作者:徐伟;马昌文 刊名:中国高新科技 上传者:李明强

【摘要】文章提出以运输成本、车辆派遣成本和时间成本为总目标的配送方案,基于此,建立数学模型并通过 自适应遗传算法对其求解并设计,最后通过算例检验算法的可行性.

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·37· 2017年第1卷第4期 (总第4期) VOL.1 NO.4 2017 ( Cumulativety NO.4 ) 中国高新科技 China High-tech 1 引言 人们通过对VRP问题研究,在满足客户需求的前提下优化配送方案,会减少城市的交通拥堵,对促进绿色、有序发展有着重大影响。传统的VRP问题往往只考虑配送距离,容易忽视客户对配送时间的要求,进而影响客户体验。因此应把客户满意度作为一个目标,对配送方案进行设计。对于VRP问题国外的研究较早,1959年有学者提出VRP,在后来的发展研究中开始考虑时间上的约束,因此有了时间窗概念。Ombuki提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合遗传算法以优化车辆数和运输距离,便于设计运输方案。Calvete等人提出一种目标规划方法用于求解带时间窗的VRP问题。国内的研究中,金淳考虑了配送车辆数目及路径总距离两个目标函数在权衡装箱和路径优化两个优化过程的基础上,构建了多阶段/两层混合算法架构(MSOTLH)及其算法,并对路径优化偏好的3LCVRPMO问题进行求解。 文章将在时间窗的约束下考虑配送车辆数以及配送距离的影响,以配送效益、客户满意度、配送消耗为目标,构建动态车辆路径优化模型,并使用自适应遗传算法来设计。 2 问题的提出与模型建立 2.1 问题提出 现代配送讲究及时有效,如何在保证商品完好 度的情况下,更快地服务客户是现在面临的主要问题。时间窗概念的提出,规范了客户的被访问时间即最早服务时间和最晚配送时间,对于不在时间窗内服务的情况都将受到惩罚。对于这一类问题,在考虑传统成本即运输成本与派遣成本的基础上,还应考虑到时间成本。 文章将从以下几个目标出发建立数学模型并进行分析: (1)如何合理安排车辆进行配送来达到降低成本的目的。 (2)如何充分考虑客户需求的时间并在规定时间内进行配送。 (3)如何如何规划路线达到充分运用运力的 目的。 2.2 建立模型: 2.2.1 模型描述 基于上述内容作如下假设:车辆数目不能超过总车辆数;每个客户必须且只能被访问一次; 每辆车所载客户的需求量之和不得超过其核定载货量;每辆车只服务一条路线; 每个客户都有一个指定的服务时间窗口 [ei,li],到达客户的时间最好在该范围内。 2.2.2 参数设定 假设某配送中心有一个车队,共有K辆货车, 收稿日期:2017-06-24 作者简介:徐伟(1979-)男,山东菏泽人,山东科技大学交通学院讲师,博士,研究方向:物流系统规划与管理、供应链与金融。 基于时间窗约束的车辆路径优化问题研究 徐 伟 马昌文 (山东科技大学交通学院,山东 青岛 266590) 摘要:文章提出以运输成本、车辆派遣成本和时间成本为总目标的配送方案,基于此,建立数学模型并通过自适应遗传算法对其求解并设计,最后通过算例检验算法的可行性。 关键词:时间窗;自适应遗传算法;路径优化;车辆配送    文献标识码:A 中图分类号:N945.12;U491    文章编号:2096-4137(2017)04-037-03    DOI:10.13535/j.cnki.10-1507/n.2017.04.13 ·38· 车辆容量为Q。第i位顾客需求量为di(i=1,2,…,n),任务最早开始服务时间为ei,任务最晚开始服务时间为li,配送服务时间为10分钟。车辆从场站出发对客户进行配送服务,最后返回场站,要求所有顾客都被配送,每位顾客一次配送完成,不能违反车辆容量的限制,且开始服务时间晚于最早开始服务时间,早于最晚开始服务时间。 最终目标是在满足车辆容量与时间

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