二維裝箱約束下對(duì)需求可拆分車輛路徑問題的研究.pdf

1、配送中心在提供配送服務(wù)時(shí)，必須考慮如何充分利用已有的運(yùn)輸資源來滿足客戶的需求，堅(jiān)持用最少的成本為客戶提供最好的服務(wù)為原則，并且隨著配送貨物的種類越來越豐富，還應(yīng)該考慮配送貨物存在的易碎、易損等特性，即貨物在裝箱方面也應(yīng)該有一定的約束，如貨物不能疊放、貨物在車廂內(nèi)的裝卸路線要最短等。生活中，零售商或者顧客所需要的貨物均為已經(jīng)包裝好的、成件的貨物，需求量是可以用整數(shù)來統(tǒng)計(jì)的。本文首先建立了需求量為整數(shù)條件下的需求可拆分車輛路徑問題(K-SD

2、VRP)模型，在模型中將客戶所需貨物的件數(shù)視為需求量，即客戶的需求量為整數(shù)，且每條路徑中貨物的總重量不能超過車輛的最大載重量。針對(duì)K-SDVRP模型設(shè)計(jì)了改進(jìn)的遺傳算法來求解需求量為整數(shù)時(shí)的需求可拆分車輛路徑問題，精心設(shè)計(jì)編碼規(guī)則，從而確定遺傳算子，包括:選擇算子、交叉算子與變異算子的具體操作，這些操作的選擇決定了算法能否以較好的速度求出最優(yōu)解并且是否具有良好的穩(wěn)定性。通過數(shù)值案例表明改進(jìn)的遺傳算法具有較好的優(yōu)化效果。在K-SDVRP模

3、型以及改進(jìn)遺傳算法的基礎(chǔ)上，再針對(duì)貨物易碎、易損的特性，考慮二維裝箱約束，建立了二維裝箱約束下對(duì)需求可拆分車輛路徑問題(2L-SDVRP)模型，設(shè)計(jì)了BLF-GA算法，成功求解數(shù)值案例，驗(yàn)證了算法的有效性。
　　通過K-SDVRP及2L-SDVRP的數(shù)值案例運(yùn)行結(jié)果，本文得出以下結(jié)論:
　?、佼?dāng)不考慮裝箱約束時(shí)所得的最優(yōu)路線存在不滿足裝箱約束的情況，并且考慮裝箱約束時(shí)所得的最優(yōu)值大于不考慮裝箱時(shí)的最優(yōu)值。
　?、诋?dāng)車輛

4、出現(xiàn)無法裝載的情況時(shí)，有兩種解決辦法:一是在車輛類型一致（車輛載重和車廂尺寸完全相同）時(shí)增加配送車輛，另外一種解決辦法就是在配送中心允許的情況下，配置多種類型的車輛。這兩種辦法雖然能解決不考慮裝箱約束時(shí)所得最優(yōu)路線存在不滿足裝箱約束的情況，但會(huì)出現(xiàn)倒箱，增加配送中心裝卸成本及在倒箱過程中增大了貨物損壞的風(fēng)險(xiǎn)。
　?、墼诙S裝箱約束下的需求可拆分車輛路徑問題中，當(dāng)貨物尺寸趨于無窮小時(shí)，等價(jià)于不考慮裝箱約束的需求可拆分車輛路徑問題。<