突發(fā)事件下的車輛路徑問題研究.pdf

1、車輛路徑問題是物流管理研究中的一項(xiàng)重要內(nèi)容，有效解決車輛路徑問題不僅可以降低物流配送成本，還能提高客戶個(gè)性化需求的響應(yīng)速度、服務(wù)質(zhì)量和客戶對物流配送服務(wù)的滿意度。突發(fā)事件容易引起交通堵塞，造成路網(wǎng)中斷，增加車輛行程時(shí)間，從而引發(fā)基于連通可靠性和行程時(shí)間可靠性車輛路徑問題，極大地增加了物流運(yùn)輸成本，嚴(yán)重?fù)p害物流企業(yè)的利益，同時(shí)還可能引起社會應(yīng)急救援物流配送及傷病員轉(zhuǎn)移等一系列問題。傳統(tǒng)的車輛路徑問題模型往往忽略突發(fā)事件對配送服務(wù)可靠性的影

2、響，使用平均行程時(shí)間作為其車輛路線規(guī)劃前提，在突發(fā)事件背景下是無法真正滿足這種要求的。要想合理地反映突發(fā)事件下物流配送車輛路線的隨機(jī)動態(tài)性特征，必須構(gòu)建能夠考慮諸多因素的車輛路徑問題模型，引入路網(wǎng)可靠性進(jìn)行分析，從而使模型更貼近實(shí)際運(yùn)行情況。借用路網(wǎng)可靠性的多種概率性能指標(biāo)，反映物流配送系統(tǒng)的運(yùn)行特征，為客戶定制符合“個(gè)性化”需求的物流方案，借此提高物流企業(yè)的市場競爭優(yōu)勢。 本文就突發(fā)事件引起的基于連通可靠性、行程時(shí)間可靠性和應(yīng)

3、急物流配送的車輛路徑問題進(jìn)行了深入研究，主要研究內(nèi)容如下： (1)針對基本蟻群算法求解車輛路徑問題時(shí)收斂速度慢的問題，提出了一種快速收斂的蟻群算法，利用車輛滿載率作為調(diào)節(jié)因子來控制信息素的變化，使其盡快尋找到最優(yōu)路徑。同基本蟻群算法相比較，在收斂速度和求解質(zhì)量上具有明顯的優(yōu)越性。 (2)提出了突發(fā)事件前提下基于連通可靠性的車輛路徑問題和基于行程時(shí)間可靠性的車輛路徑問題數(shù)學(xué)模型，利用蟻群算法中狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率公式，將連通可靠性

4、、行程時(shí)間可靠性問題與蟻群算法結(jié)合，應(yīng)用到突發(fā)事件下的車輛路徑問題中，豐富了車輛路徑問題的內(nèi)容。同時(shí)根據(jù)問題性質(zhì)不同設(shè)置相應(yīng)參數(shù)，豐富了蟻群算法的參數(shù)設(shè)定。通過實(shí)例分析探索了各參數(shù)取值對結(jié)果的影響及其合理設(shè)定。 (3)旅行時(shí)間直接影響到顧客對物流配送服務(wù)的滿意度，具有模糊旅行時(shí)間的車輛路徑問題應(yīng)考慮模糊約定時(shí)間對客戶滿意度影響，應(yīng)用線性加權(quán)法綜合多個(gè)目標(biāo)函數(shù)，通過實(shí)例分析了螞蟻算法參數(shù)取值對結(jié)果的影響。 (4)針對突發(fā)事

5、件下災(zāi)難發(fā)生時(shí)應(yīng)急物流的特點(diǎn)，提出了一種用于解決突發(fā)事件下物流配送車輛路徑多目標(biāo)優(yōu)化問題的蟻群聚類優(yōu)化算法。結(jié)合蟻群的墓地構(gòu)造行為特點(diǎn)，利用改進(jìn)LF蟻群聚類模型，以節(jié)點(diǎn)需求未得到滿足的不滿意度最小和路由時(shí)間最短為優(yōu)化目標(biāo)，應(yīng)用線性加權(quán)方法將多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問題，用LF蟻群聚類方法按約束條件進(jìn)行聚類，最終確定車輛具體的出行線路。 目前突發(fā)事件下車輛路徑問題的研究剛剛起步，其適用性還未能被實(shí)際應(yīng)用證實(shí)，求解的技術(shù)也遠(yuǎn)沒有達(dá)到成