车辆调度模型.pdf

城市多网点配送车辆调度模型与算法研究naud、Irnicht，嘴国外学者进行了相关研究，并取得了一定价值分析与决策刁M0三u-h∽(山东科技大学资源与环境工程学院，山东青岛ofResource＆EnvironmentofScience&Technology,Qin鲥∞266510,China)2问题描述和模型构建的需求量为qlG=l∥2一，N)，体积分别是vi(i=1，2，⋯，N)。第in』，2，⋯，置0最大容积分别是r‰舡=』，2，⋯，M，k=l，2，⋯，剐。ModelAlgorithmMulti—node赵鲁华266510)引言赵鲁华：城市多网点配送车辆调度模型与算法研究StudyCityEngineering,Shandong求，配送成本低和出行车辆数少。这三个目标集中体现了城市货物运输的经济效益和社会效益，并根据此目标建立了追求总体效益最高的城市配送中心多网点车辆调度多目标决策模型，设计了求解多两点车辆调度问题有效的启发式算法，对于在城市范围内复杂状况下的多网点车辆调度问题的研究具有一定问题描述1复杂的多。目前周内外对车辆调度的研究多集中在单配送中心城市多网点的车辆调度是一个多约束问题：即考虑货物发送量、车辆容量、容积、货物需求时问窗约束，多车型约束，城市交通状态等约束条件下．配进中心的多个网点的任务分派问题和车辆路线选择问题。具体可描述如下：城市配送中心共有M个配送网点可以向市内的N个客户配送货物．各客户需求点个配送中心可以进行货物配进的车辆集合为^‰岛曲⋯，‰』，共有k辆车，配送车的最大载重量分别是0‰向=j，2，⋯，M，≈=各个需求点之间及需求点与配送网点之间的距离也已知。配进车辆从配送中心出发，沿着一条行车路线把装载的货物运送网点配送任务和车辆配送路线，使目标函数得到优化。2-2模型构建以往对含有时间窗约束的车辆调度问题的研究中．成本大多仅包含行驶成本。但事实上，若违反了顾客的时间窗约束，势VehicleSchedulingandforDeHverySvhoolUniversity【摘要1通过对城市多网点车辆调度特点的深入分析和研究．建立了追求总体效益靛优的多网点车辆调度多目标次策模型．井设计了求解该摸型有效的启发式算法。【关键谰1城市配送；多网点；车辆调度；利问窗；启发式算法【中图分类号]F”3．4；F22to的现实意义。城市配送中心发展到一定阶段后，必然通过建立多个配送网点的形式来更好地服务客户，以取得更大的经济效益和社会效益。而针对城市配送的货物品种多、数量少、批次多、交通情况复杂等特点的多网点车辆调度问题比单配送中心条件下要问题上。对于多配送中心问题，Wren、Holliday、Sumi&mast、Re—的成果。在国内，一些学者只对简单条件下的多车场车辆调度问题进行了研究，但是，针对城市范围内复杂的配送条件，多网点多优化目标的车辆调度问题在国内的研究基本E是空白。本文在已有的研究成果基础上，针对城市配送的特点及配送中心的战略发展目标确立了符合现实情况的优化目标：满足客户要到指定位置后．返回配送网点；每个客户对货物到达时间的要求是在某个时间段上；客户商品种类不止一种。合理分派各个一9l一【文献标识码”【文章编号11005一152x(2007)08-0091_【33mulri-objecteflktiveKey”o。ds：。埘。。‘‘坩ry，眦1“卜“od8；。晶1。1。8ch“血mg：2．1onAbstract：Theestzblishesdecision—rmtkingnvrldformulti-hoMe、'chiclcschedulinginEfthe0p“m■ben-efitsthewholed鸭ignsheuristicalgorithmsolveIheproblemlime—vAndow；heuristicpaperpursuitanto
⋯i=l一J∑∑一qJm．+Min∑∑∑一‰Z=Minc，(t3+Min∑∑∑∑+(o寸c，d江对Min∑∑∑∑‰一k=l∥2一，K。∑∑‰‰s见。k：l“2一，Km∑∑‰H≤■。k=l“2一，k定每个配送网点所需的车辆数目k(1l|n30)。其中⋯9客为需求点，根据式‰=Bc盯‰(‰kc。∞=q∑^缸Ⅱ(El—J．)，o】+c：∑Max[(s，一五正)，o】q址≥1／2BG孙(Vn≥112BV％)(k=1，2，⋯，nn；h=1⋯2⋯11111)(9)pv脚一‰)分析与决策其中，【ETI，Ⅷ为客户要求车辆到达的时间范围，％为车辆MⅣ⋯M3算法设计(1)根据h。=mn【(二q／Qm8)+1，(乞WVm8)+l墒求出的相应配送车Bo“(h=l⋯2．，Ⅵ中。个顾客Ci0=l,2，⋯，巩一蛐的需求量。物流技术2007年第26卷第8期(总第179期)必会产生一定的损失