需求波動下的大規(guī)模多車場車輛調(diào)度方法研究.pdf

1、物流配送作為現(xiàn)代企業(yè)物流運作的重要組成部分,在企業(yè)的物流整合中配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化越來越重要。隨著企業(yè)規(guī)模的不斷擴大,更多的企業(yè)選擇在原材料資源豐富或客戶較集中的地區(qū)組織生產(chǎn)或組建多個配送中心,以方便資源的供應(yīng)或產(chǎn)品配送,同時客戶分布在不同的區(qū)域范圍,這樣就形成了多車場(配送中心)服務(wù)多客戶的大規(guī)模物流配送網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)實際調(diào)查分析,在多對多大規(guī)模物流配送網(wǎng)絡(luò)中,企業(yè)通常面臨著中小客戶需求量少、需求頻次高、零擔(dān)運輸多的問題,不僅造成物流資源的嚴(yán)重浪

2、費,而且?guī)砹溯^高的物流配送成本。因此,如何快速響應(yīng)客戶訂單,實現(xiàn)物流資源的優(yōu)化整合,不斷提高客戶配送服務(wù)水平成為企業(yè)面臨的主要難題之一。針對該問題背景,本文分別分析了單周期和多周期下的多車場車輛路徑問題。
　　針對單周期下的多車場車輛路徑問題,本文提出了雙層模糊聚類框架,上層靜態(tài)聚類根據(jù)客戶的地理位置分布,利用k-means聚類方法形成靜態(tài)客戶群,下層模糊聚類是基于客戶訂單的多屬性特征,采用模糊聚類技術(shù)產(chǎn)生配送客戶群。最后利用遺

3、傳算法對配送客戶群的車輛路徑進行優(yōu)化。進一步,通過考慮連續(xù)實時到達(dá)的波動客戶訂單,研究了多周期多車場的車輛路徑問題,并在雙層模糊聚類方法的基礎(chǔ)上,提出三階段求解框架:第一階段進行上層靜態(tài)聚類產(chǎn)生靜態(tài)客戶群,并根據(jù)車場到靜態(tài)客戶群的距離,產(chǎn)生車場服務(wù)靜態(tài)客戶群的優(yōu)先級排序;第二階段首先對連續(xù)到達(dá)的客戶訂單進行處理,生成不同周期T內(nèi)的客戶訂單數(shù)據(jù),在各個周期T內(nèi)通過下層模糊聚類產(chǎn)生動態(tài)客戶群,并根據(jù)動態(tài)客戶群中訂單的時間屬性特征,確定動態(tài)客