物流配送中车辆调度优化决策机理分析

物流配送中车辆调度优化是一个多目标决策问题,决策目标可以是运输费用最少、运输风险最小、运行时间最短、出行车辆数最少、车辆空载率最小或需求满足情况最好等,并且在一般情况下,各个目标之间会发生冲突。为此,就需要对各种目标进行综合比较分析,在几种可行方案中,得出一种较为满意的方案。在对影响物流配送中车辆调度优化决策的主要因素进行分析之后,确定了优化目标并构建了优化决策框架。     

物流配送车辆优化调度和管理系统研究

研究物流运输中配送车辆调度运行、管理最优化对于保证物流配送实现、减少物流费用、节省运力、缩短运输时间从而降低产品成本、提高服务质量具有重要意义,是物流及供应链管理研究的一个重点和难点。分析了实际配送中心里进行配送车辆管理、调度的方法和集成的问题,提出了围绕配送作业的车辆实物、技术管理等的车辆综合管理的基本思想和方法,为开发物流配送中运输管理系统打下基础。     

求解不确定车辆数车辆调度问题的混合算法

针对不确定车辆数的车辆调度问题,建立了使用配送车辆数最少和总行驶距离最短的双目标数学规划模型.在分层序列法思想的框架内,提出一种分两阶段求解的混合算法.基于改进的粒子群算法进行车辆的分配,获得完成任务集所使用的最少车辆数,把粒子群的优化方案转化为禁忌算法的初始解进行路径的优化,以使车队完成给定的配送任务集所花费的成本最少.通过实例求解结果对算法进行了总结分析.     

考虑个体驾驶速度偏差的车辆调度模型

考虑驾驶速度偏差, 建立了多驾驶人、多种车型、多种物资、多仓库点和多需求点的物资车辆调度模型, 分别以整体运输时间最短、整体运输成本最低以及综合整体运输时间与成本最小为目标, 研究了个体驾驶速度偏差对上述目标的影响; 将驾驶人参数加入到遗传算法的基因编码中, 建立了驾驶人唯一性约束、初始地点约束以及物资供需数量约束, 保证每个基因个体中驾驶人分配方案可行, 且物资运输不超供需总量; 采用遗传算法求解了随机分配驾驶人条件下有驾驶速度偏差与无驾驶速度偏差时各目标的车辆调度方案。计算结果表明: 优化调度方案满足模型中的所有约束条件; 3种目标下的最优方案中, 驾驶人的分配方案不同, 说明目标函数受驾驶人驾驶速度偏差影响; 有驾驶速度偏差情况下的各目标调度结果均优于相应无驾驶速度偏差的调度结果, 3种目标函数差比分别为3.50%、2.96%和1.13%, 说明驾驶速度偏差对求解质量有一定影响; 驾驶人随机分配时的各目标调度结果均劣于相应最优结果, 3种目标函数差比分别为3.91%、2.47%和1.98%, 说明驾驶速度偏差会影响调度效率, 优化驾驶人分配方案能降低整体运输时间与成本。由此可见, 根据特定的调度目标对驾驶人进行合理分配, 可以得到更符合调度目标、更贴近实际、更经济省时的车辆调度方案。      

基于蚁群算法的冷链物流路径优化研究

在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中的重要问题之一.针对物流配送路径优化问题,依据冷链物流配送基础理论,考虑成本、货物损失及制冷时长等因素,构建基于多配送中心的最小配送成本模型,建立由运输成本、制冷成本、损坏成本及绿色低碳成本组成的复合目标模型.利用蚁群算法求解,以某类冷链物流企业为例,通过MATLAB软件进行仿真实验,验证模型和算法的科学性及有效性,得出最短运输距离为39.06 km、成本为1437.48元的结论.相对于搜索禁忌算法和遗传算法,蚁群算法在多配送中心冷链物流路径优化方面,能够平均减少1.11 km的运输距离和51.21元成本,更好地解决物流路径优化问题,提高物流服务质量.     

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优化应急车辆调度是降低突发事件造成重大人员伤亡和财产损失的有效手段. 在分析应急车辆调度问题、决策目标、决策变量和目标函数的基础上,构建了最小化整体损失的理想化调度模型. 针对该理想模型的参数难以确定的问题,提出以广义响应时间为基础,以实时交通量辅助决策,采用简化约束条件的方法建立了城市应急车辆调度的优化模型. 分析了路段行程时间和交叉口行程时间的计算,依据路段交通流量对城市应急车辆调度的影响划分道路服务等级. 基于威海市实际案例的分析结果表明,简化模型能够辅助优选应急车辆调度方案,验证了该方法的有效性.     

客户配送要求变动下的VRPSDP干扰管理优化

为解决客户配送要求变动对VRPSDP方案造成的干扰问题，从成本和服务时间两个方面，就干扰事件对原物流配送车辆路径方案造成的影响进行了干扰辨识分析.构建了VRPSDP干扰管理模型，并设计基于禁忌搜索的调度算法.从Solomon标准测试算例中随机抽取6组算例对模型和算法的有效性进行验证.结果显示，本文的干扰管理方案与传统的增派车辆和全局重调度方案相比较，广义总费用偏离有明显地降低，且本文方法能够在较短的时间内生成满意的物流配送车辆调度调整方案.     

随机时变车辆路径问题的多目标鲁棒优化方法

车辆路径问题 （vehicle routing problem,VRP） 是物流配送的核心问题之一,为了提高物流配送的时效性,在传统VRP模型的基础上,同时考虑了路网交通状态的时变性和随机性,基于最小最大准则,提出了一种带硬时间窗的随机时变车辆路径问题 （stochastic time-dependent vehicle routing problem,STDVRP） 的多目标鲁棒优化模型. 设计了一种非支配排序蚁群算法 （non-dominated sorting ant colony optimisation,NSACO）,求解STDVRP多目标优化模型;通过测试算例,对比分析了NSACO算法与改进型非支配排序遗传算法 （non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II）. 研究结果表明:对于车辆数最小的Pareto边界解,NSACO算法的平均车辆数比NSGA-II算法小3.33%;对于最坏行程时间最小的Pareto边界解,NSACO算法的平均最坏行程时间比NSGA-II算法小17.49%.      

区域公交的多车场车辆调度优化

在运营企业费用最少的基本模型基础上,以乘客等待费用最少为目标函数讨论多车场车辆调度问题,并建立相应模型。基于逆差函数算法对模型求解,设计两种方法进行求解:一种是人工插入空驶车程,求解过程中加入乘客等待时间的限制;另一种是通过由逆差函数为基础设计的PT-Manager仿真软件进行算法优化,对实际案例进行参数标定以及求解。结果表明:该模型逆差函数算法求解过程简单、结果直观,PT-Manager仿真软件能够帮助公交调度人员进行车辆调度及优化,对现有的车辆调度以及多车场的发展有一定的指导意义。     

区域公交的多车场车辆调度优化

在运营企业费用最少的基本模型基础上,以乘客等待费用最少为目标函数讨论多车场车辆调度问题,并建立相应模型。基于逆差函数算法对模型求解,设计两种方法进行求解:一种是人工插入空驶车程,求解过程中加入乘客等待时间的限制;另一种是通过由逆差函数为基础设计的PT-Manager仿真软件进行算法优化,对实际案例进行参数标定以及求解。结果表明:该模型逆差函数算法求解过程简单、结果直观,PT-Manager仿真软件能够帮助公交调度人员进行车辆调度及优化,对现有的车辆调度以及多车场的发展有一定的指导意义。     

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合理有效的公交车辆发车间隔优化模型是优化调度方案、改善公交服务的关键，因此，本文在分析现有模型的基础上，根据客流变化规律，对发车间隔采用分时段多目标组合优化处理的思想，建立了以乘客和公交企业运营费用最小为目标的公交车辆调度发车间隔模型，并采用广州市公交调查数据对该模型进行了验证，实验表明该模型可行。     

基于轨道交通的长清大学城物流配送路径

为缓解城市地面交通压力,提出"轨道交通+配送车"的城市配送新模式。在满足载质量、车辆等约束条件下,以总成本最低为目标函数,建立配送网络并进行路径优化。以济南轨道交通1~#线参与长清大学城物流运输为例,通过里程最小原则得出初始配送方案,根据总运输成本最小原则,采用Ford-Fulkerson算法优化得出最优方案,并与单独采用货车配送的路径方案进行对比,结果表明:基于轨道交通的物流配送可大大缩短配送车的行驶里程,节约运输成本。     

重装备牵引车配套集装箱半挂车调度研究

基于多目标优化方法,研究重装备牵引车集装箱运输调度问题;在甩挂运输的运输组织方式下,建立了带时间窗的重装备牵引车调度模型,并设计了改进的遗传算法对模型进行求解;最后在算例中验证了改进后遗传算法求解重装备牵引车集装箱运输调度模型的有效性与实效性,为各级运输管理部门制定车辆调度方案提供参考。     

带有逆向物流的城市连锁店运输线路优化

逆向物流越来越受到人们的重视，结合节约里程法和启发式算法，对既有正向物流又有逆向物流的城市连锁商店物流配送的路线选择问题，以运输路线最优（即总运输费用最少）及运输车辆的合理利用为原则，进行优化设计。     

车辆优化调度可视化系统

利用地理信息系统和优化理论，研究了最短路径算法、车辆优化调度算法与日常工作事务管理模型，开发出集图形、图像处理及数据可视化技术于一体的车辆优化调度系统。系统实现了车辆优化调度的可视化及动态调整，可进行日常运输业务管理及车辆调度方案优化，实际应用效果良好。     

甩挂运输模式下新增运输任务的干扰管理模型

基于循环甩挂运输模式，针对甩挂运输过程中新增任务出现对原方案造成干扰的问题，运 用干扰管理思想，分析新增任务出现对成本和服务时间的影响进行扰动度量，将新增运输任务与 既有最优甩挂运输方案合并考虑，建立以干扰事件对原方案造成的广义费用偏离最小为目标的 非线性规划模型，引入虚拟客户点概念并对虚拟客户点的参数进行调整，并行遗传算法求解模 型，运用算例进行求解比较，验证模型有效性。结果表明：本文干扰管理方案不仅可以为甩挂运 输组织节省资金，还可以更好地减少对客户服务时间的偏离，在考虑客户服务体验的情况下，本 文的干扰管理方案与新派车辆和全局重调度方案相比，广义总费用偏离明显降低，并且可以在较 短的时间生成车辆路径调度方案。     

冰雪条件下公交发车间隔优化研究

分析了冰雪对公交车辆运行影响的3个方面,建立了基于乘客等待费用最小化、公交线路效益最大化的发车间隔优化模型,研究冰雪条件下发车间隔的确定方法,为冰雪条件下公交线路的运营调度提供建议.结合实例分析了冰雪条件下公交线路调度方案的制定办法.     

动态交通下车辆路径选择模型及算法

为优化动态交通下物流配送成本及服务水平,依据交通流量将运输时间分为不同时段的不同分布,建立了具有时间窗约束与物流成本最小的车辆路径混合整数非线性模型,设计了自然数插值编码的遗传算法对模型进行求解,对不同交通状况下配送方案选择进行了仿真比较。仿真结果显示遗传算法是收敛的,依据交通状况选择相应的配送方案,不仅物流成本降低了2%,而且服务水平也提高了5%。     

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为了提高公交车辆优化调度方案的有效性,考虑公交车辆平均客运量,最大、最小发车间隔等约束, 建立了以企业收益和乘客利益最大为目标的公交车辆调度模型.针对公交车调度强NP组合优化的特点,提出了一种基于差分进化细菌觅食优化算法求其有效近似解.传统细菌觅食算法优化过程速度较慢,利用差分进化方法对趋化过程中的细菌位置进行修正,增加收敛的精度.最后,结合某公交线路的数据,编程进行计算与仿真,结果表明,利用该模型及其算法能够快速得到公交发车间隔的满意解.     

集卡与岸桥及场桥联合调度模型优化

分析了集装箱码头中的集卡与岸桥、场桥联合调度;基于集卡运输时间与等待岸桥、场桥时间之间的权重系数考虑,建立了以等待岸桥、场桥作业时间与集卡运输时间之和最小为目标的联合调度优化模型,为集装箱码头装卸作业调度提供了决策支持;算例验证了模型的有效性和实用性。