多配送中心车辆调度问题的模型与算法研究

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1、多配送中心车辆调度问题的模型与算法研究郎茂祥(北京交通大学交通运输学院,北京100044)摘要:在对多配送中心车辆调度问题进行直观描述的基础上,建立了该问题的数学模型。提出了采用距离最近分配法将多配送中心车辆调度问题分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略。基于求解单配送中心车辆调度问题的禁忌搜索算法,设计了求解多配送中心车辆调度问题的算法,并进行了实验计算。计算结果表明,用本文设计的算法求解多配送中心车辆调度问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定。关键词:多配送中心车辆调度问题;模型;算法StudyontheModeland

2、AlgorithmforMulti-depotVehicleSchedulingProblemLANGMao-xiang(SchoolofTrafficandTransportation,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044,China)Abstract:Onthebasisofdescribingthemulti-depotvehicleschedulingproblemnaturally,themodeloftheproblemisbuiltinthispaper.Thesolvingtacticsofdividingamulti-de

3、potvehicleschedulingproblemintoseveralsingle-depotvehicleschedulingproblemsbyusingtheminimumdistancedistributionmethodispresented.Thealgorithmforthemulti-depotvehicleschedulingproblemisdesignedbasedonthetabusearchalgorithmforsingle-depotvehicleschedulingproblem.Thecomputationalresultsdemonstra

4、testhatthehighqualitysolutionstothemulti-depotvehicleschedulingproblemcanbeobtainedbyusingthenewalgorithmandthealgorithmisalsoefficientandrobust.Keywords:multi-depotvehicleschedulingproblem;model;algorithm1引言配送是现代化物流系统的一个重要环节,它是指按用户的订货要求,在配送中心进行分货、配货,并将配好的货物及时送交收货人。在配送业务中,存在许多优化决策问题,其中配送车辆调度问题

5、对配送企业加快配送速度、提高服务质量、降低配送成本的影响较大。根据配送中心数目的多少,配送车辆调度问题有单配送中心车辆调度问题和多配送中心车辆调度问题之分。在城市物流体系中,往往存在多个配送中心。因此,对多配送中心车辆调度问题的研究具有重要的现实意义。现有对配送车辆调度问题的研究主要集中在单配送中心问题上,对多配送中心车辆调度问题的研究很少,国内对该问题的研究基本上是空白。国外的Renaud、Desaulniers、Wu、Kazaz、Sumichrast、Irnich等专家对多配送中心车辆调度问题进行了研究[1-6],并取得了一些有价值的研究成果。本文在现有研究成果的基础上,建立了

6、多配送中心车辆调度问题的基于直观描述的数学模型,提出了采用距离最近分配法将多配送中心车辆调度问题分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略,利用求解单配送中心车辆调度问题的禁忌搜索算法,设计了求解多配送中心车辆调度问题的算法,最后通过实验计算验证了该算法的良好性能。62多配送中心车辆调度问题的数学模型多配送中心车辆调度问题可以描述为:从多个配送中心用多台车辆向多个客户送货,每个配送中心的位置一定,每个客户的位置和需求量一定,每台车辆的载重量一定,其一次配送的最大行驶距离一定,配送中心供应的货物,能够满足所有客户的需求,要求合理安排车辆配送路线,使目标函数得到优化,并满足以下条件

7、:(1)每条配送路径上各客户的需求量之和不超过车辆的载重量;(2)每条配送路径的长度不超过车辆一次配送的最大行驶距离;(3)每个客户的需求必须满足,且只能由一台车辆送货。设某城市中有H个配送中心,要给M个客户送货,每个配送中心服务的客户构成一个配送分区。设第h个配送中心要向(h=1,2,···,H)个客户送货,第h个配送中心有Kh台配送车辆,每台车辆的载重量为Qhk(k=1,2,···,Kh),其一次配送的最大行驶距离为Dhk。第h个配送中心服务的第i个客户的货物需求

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