协同车辆路径问题的模糊规划模型和算法.pdf

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1、第28卷第2期2011年2月计算机应用研究ApplicationResearchofComputersVoL28No．2Feb．201l协同车辆路径问题的模糊规划模型和算法温惠英，孙博(华南理工大学土木与交通学院，广州510640)摘要：属于不同公司的配送中心共享车队、仓储等资源为客户协同配送货物的协同车辆路径问题是一个热点问题。考虑车辆行驶时间和顾客服务时间的不确定性，建立以车辆配送总费用最小为目标的一类带时间窗协同车辆路径问题模糊规划模型，将其进行清晰化处理使之转换为一类确定性数学模型，采用魏明等人的自适应离散粒子群算法求

2、解该问题。最后通过一个算例得出结论：同普通物流配送情形相比，该模型求解的总配送里程和费用均有效减少，验证了模型的正确性和合理性。关键词：车辆路径问题；离散粒子群算法；协同运输中图分类号：TP301．6文献标志码：A文章编号：1001·3695(2011)02-0442-03doi：10．3969／j．issn．1001—3695．2011．02．008Fuzzyprogrammingmodeloncollaborativevehiclerouteproblemandalgorithm’WENHui·ying，SUNBo(Sch

3、oolofCivilEngineering&Transportation，SouthChinaUmversityofTechnology，Guangzhou510640，China)Abstract：Collaborativevehicleroutingproblem(CVRP)，wheredepotsbelongedtodifferentcompaniesselwetheircustomersbysharingmotorcadesandwarehousingtooptimizetotalcostofcollaborative

4、transport，isahotissue．ThispaperfirstlybuiltafuzzyprogrammingmodelouCVRP，consideringtimewindow，depot’scapacityandmaximummileageofdiffe·rentvehicles．Andthenconvertedintoadeterministicone．Themodelwassolvedbyself-adaptivediscreteparticleswallnopti—mizationalgorithmpropo

5、sedbyWeiMing，eta1．Theexperimentalresultsshowthatthecollaborativetransportcansignificantlyreducetotalmileageandcostofthedistributioncomparedtogenerallogistics，whichprovesthemodel’scorrectnessandtea-sonableness．Keywords：vehiclerouteproblem；discreteparticleswamioptimiz

6、ation；collaborativetransport0引言车辆路径问题(vehicleroutingproblem，VRP)由Dantzig等人⋯于1959年提出，是交通运输和物流配送领域的一个核心问题。近年来，国内外学者对VRP进行了大量的研究，这些研究主要可分类为：多配送中心VPRB。1(multi—depotVRP，MDVRP)、带时间窗约束的VRPH'61)、带容量约束的VRPl2．6J．9】、装卸货物一体化的VRP[91和随机需求VRP瞪≯’1仉¨’等，而协同车辆路径问题(collaborativeVRP，CVR

7、P)研究却很少¨21。CVRP是MDVRP发展的高级阶段，围绕各物流企业通过Intemet等信息技术创造协同环境共享各种信息和资源，如顾客、仓库和车队等，为所属不同公司的客户统一装卸货物以降低物流配送成本。本文研究一类模糊车辆行驶时间及顾客服务时间条件下的CVRP，考虑车场容量、不同车型车辆行驶最大里程等因素，建立其模糊规划数学模型并进行清晰化处理使之转换为一类确定性数学模型，采用文献[6]提出的自适应离散粒子群算法(self-adaptivediscreteparticleSWallnoptimization。SA—DPSO

8、)求解该问题，并构造该问题潜在解的粒子编码方式。最后通过一个简单的算例验证了模型的正确性。1模型描述及数学模型本文所研究的问题可描述为：属于不同公司的多个配送中心用P类型车辆为跨区域的Ⅳ个客户协同装运或卸载货物，每个客户货运需求量为gi(i=1，2，⋯，Ⅳ)，要求在时间[et