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物流取送件路线优化模式及算法

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2020-10-19 更新 8莲券

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简介:物流取送件路线优化模式及算法
1引言
如今物流配送在经济增长中的地位日益显著,而车辆调度又是物流配送中的主心骨之一,选取恰当的车辆路径方案,可以提高服务质量,增加客户满意度,也能节约成本,带来更大的效益。所以对车辆取送货问题(即VRPB)这种复杂普遍的车辆问题的研究优化是当下前沿热点之一。正是对车辆问题研究的广泛性,从中可以得出遗传算法对解决NP难题更有优越性,所以本文研究VRPB优化问题也同样选择遗传算法,不过为了更加方便有效地进行运算,本文对遗传算法进行了一定的改进。
2同时送取货(VRPB)的数学模型
2.1问题描述
VRPB问题可以描述为,车队车辆从初始点出发,完成节点的取货送货任务,并回到初始点的过程。为了将现实的取送货问题抽象为数学模型,建立如下假设:①只有一个初始点,每辆车都从初始点出发,完成任务后又回到初始点;②车辆载重能力为已知,车辆的取送货量不能超过车辆的能力;③节点位置已知,即各节点之间以及节点与初始点之间的距离;④每个节点的取送货量已知;⑤每个客户只能由一辆车服务一次;⑥在客户处同时完成送货和取货任务。
2.2参变量定义
V,所有节点的集合,V={i},i=0为初始点,i=1,…,n为客户需求点;I,所有客户需求点集合,其中V=I∪{0};M,所有车辆的集合,M={k},k=1,…,m;Qk,车辆k的能力;M,车辆的最长行驶距离;C,各节点间的距离矩阵,C=(cij),i∈V,j∈V;其中cii=∞,i∈I,c00=0;pi,客户i的取货量,i∈I;di,客户i的送货量,i∈I;sij,车辆从节点i到达j的距离;xij,车辆是否从节点i直接到达节点j,当xij=1时表示车辆服务于节点i与j之间;否则xij=0。yijk:从节点i直接到达节点j时车辆k上的送货量;zijk:从节点i直接到达节点j时车辆k上的取货量;uik:节点i是否由车辆k服务,当uik=1时表示车辆k服务于节点i,否则uik=0;
2.3数学模型
Minf=∑ni=0∑nj=0∑mk=0cijxijk(1)∑ni=0x0ik=2,k∈M;(2)公式(1)为目标函数,是求最优解,使总运输成本最小,即距离最短;公式(2)表示每辆车都是从配送中心出发最后回到配送中心;公式(3)是保证进入每个节点的车辆又从该节点驶出,并且保证每个节点只被一辆车服务一次;公式(4)~(7)表明车辆任何时间所载货物不能超过其最大能力;公式(8)表示每辆车不能超过它的最大行驶距离;公式(9)为各个决策变量取值约束。
2.4改进遗传算法求解
2.4.1编码及初始值生成
本文选用整数编码。将其中一条可行路线编成长度为n+k+1的染色体(i11,i12,i13,…,i1s,0,i21,i22,i23,…,i2t,0,…,0,ik1,ik2,…,ikw),其中0表示配送中心,ikj表示第k辆车路径上的第j个顾客的顾客号。下面对这个染色体结构进行解析:第一辆车从配送中心0出发,经过客户i11,i12,i13,…,i1s后,回到配送中心0,形成子路径1;第二辆车从配送中心0出发,经过以前未服务过的客户i21,i22,…,i2t回配送中心0,形成子路径2;如此反复,直到所有客户的要求全部被满足。为简化编码,可将染色体中的第一个“0”省略。例如,染色体3-2-5-0-9-7-6-0-4-1-8表示如下行车路线:子路径1:配送中心0→客户3→客户2→客户5→配送中心0;子路径2:配送中心0→客户9→客户7→客户6→配送中心0;子路径3:配送中心0→客户4→客户1→客户8→配送中心0;从这种染色体的结构可以看出,它具有子路径内部有序而子路径之间无序的特点。
2.4.2选择
我们运用适应度来对染色体进行选择。对于染色体S的适值函数h(S)则可基于目标函数式(1)进行构建。由式(10)表示:h(S)=1/f(10)为方便说明下面会取一些简单的数值进行阐述,具体如下:每个节点用其i值表示,车与车之间用起始点i=0隔开,即如果需要5辆车,为n=12个客户服务,那么编码形式如下:(0)。2.4.3交叉运用改进的OX交叉法,将被交叉的子串复制以后移到对方的首位。这不仅能够在相同双亲的情况下,产生新染色体,避免早熟,做到和放在原位置一样的作用,同时又能够将对原染色体的破坏降到最低,尽可能保留原路径的最优性,具体如下:图1交叉示意图运用于实例,如下:染色体V1:(0)染色体V2:(0)由上述图示的变换我们可得到交叉后的子染色体P1:(7910),进行完交叉,又要再次对... 更多>>

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时间:2020年04月09日

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