物流系統(tǒng)優(yōu)化中的定位(文件)
【正文】 究可以追溯到20世紀(jì)60年代，當(dāng)時(shí)有些學(xué)者已經(jīng)提出一些類似的概念了[68]。直到70年代末，80年代初，才開(kāi)始有了真正意義的LRP[1214]。表1中，各分類標(biāo)準(zhǔn)解釋如下：（1） 物品流向，單向物品流向問(wèn)題指的是所有設(shè)施只進(jìn)行輸入（供應(yīng)）或只進(jìn)行輸出（回收）的操作；而雙向物品流向問(wèn)題涉及的設(shè)施中有一部分既要輸入又要輸出。分為單一車輛和多車輛兩種。分為不確定型和確定型兩種。單級(jí)設(shè)施問(wèn)題是指不考慮設(shè)施的分級(jí)，所有設(shè)施均為同級(jí)；而多級(jí)中心設(shè)施問(wèn)題則要考慮設(shè)施的分級(jí)。（10） 目標(biāo)數(shù)量，LRP的目標(biāo)通常是總的費(fèi)用（包括建設(shè)設(shè)施費(fèi)用和車輛運(yùn)輸費(fèi)用等）最小，但有時(shí)也需要考慮其他目標(biāo)，比如滿足顧客的特殊需要、總體利潤(rùn)量大化等等。4 LRP的解決方法國(guó)外許多學(xué)者對(duì)LRP的解決方法進(jìn)行了有益的探討，所采用的方法可以分為兩種：精確算法和啟發(fā)式算法。一旦所涉及的LRP的規(guī)模擴(kuò)大，精確算法就不實(shí)用了。很多情況下要引入啟發(fā)式算法。而在解決實(shí)際規(guī)模問(wèn)題時(shí)一般要采用啟發(fā)式算法。所以LRP具有動(dòng)態(tài)性，對(duì)動(dòng)態(tài)LRP的研究是有現(xiàn)實(shí)意義的。因而用傳統(tǒng)的運(yùn)籌學(xué)理論解決動(dòng)態(tài)的優(yōu)化問(wèn)題會(huì)力不從心。這就涉及到實(shí)時(shí)調(diào)控的問(wèn)題。把隨機(jī)性引入LRP，更有利于解決實(shí)際問(wèn)題。（2）在保證由于車輛返回而產(chǎn)生的費(fèi)用不超過(guò)某一預(yù)定費(fèi)用的情況下，確定第一階段值。但是，到目前為止，對(duì)LRP的研究很少考慮對(duì)時(shí)間的限制。所以以后對(duì)LRP的研究中會(huì)注重多目標(biāo)之間優(yōu)化。對(duì)LRP的研究還存在許多沒(méi)有很好解決的方面。 多目標(biāo)性物流系統(tǒng)中的各個(gè)目標(biāo)之間會(huì)產(chǎn)生沖突，如按照總費(fèi)用最小目標(biāo)確定的方案，在滿足客戶對(duì)時(shí)間要求的目標(biāo)時(shí)，可能會(huì)不合要求。 時(shí)間限制實(shí)際的物流系統(tǒng)中，許多情況下，客戶對(duì)車輛的到達(dá)時(shí)間是有限制的。他們提出了一種兩階段算法：第一階段，在供應(yīng)/需求量未知的情況下，確定中心位置、運(yùn)輸路線、車隊(duì)數(shù)量；第二階段，由于一條路線上的供應(yīng)/需求量有可能超出車輛的裝載能力，車輛在某點(diǎn)裝滿時(shí)要返回中心點(diǎn)裝貨/卸貨，然后回到返回點(diǎn)恢復(fù)運(yùn)輸，以上的車輛操作產(chǎn)生了懲罰項(xiàng)。將Agent技術(shù)與運(yùn)籌學(xué)理論有機(jī)結(jié)合和交叉滲透，必將對(duì)最終解決實(shí)際規(guī)模LRP有決定性的意義。為了克服這一缺陷，八十年代以來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者將人工智能和知識(shí)工程理論引入運(yùn)籌學(xué),開(kāi)辟了智能運(yùn)籌學(xué)[25, 26]這一新的研究方向。但是如果實(shí)際問(wèn)題發(fā)生變化，就會(huì)引起數(shù)學(xué)模型改變和模型求解程序的改變。用目前LRP的研究成果來(lái)解決特別復(fù)雜的物流系統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題還存在許多局限。目前解決LRP的啟發(fā)式算法多采用以下四種方法或是它們的組合：（1） 先解決定位一配給問(wèn)題，然后解決運(yùn)輸路線安排問(wèn)題[15, 21]；（2） 先解決運(yùn)輸路線安排問(wèn)題，然后解決定位一配給問(wèn)題[22]；（3） 費(fèi)用降低/插入算法[23, 24]；（4） 路線擴(kuò)展交換算法。例如，在一個(gè)物流系統(tǒng)中，有3個(gè)潛在的中心點(diǎn)，8個(gè)分布的客戶點(diǎn)，3條行車路線，如果用整數(shù)規(guī)劃來(lái)解決，要涉及的變量會(huì)達(dá)到333個(gè)[16]。在以上算法中，最為常用的是整數(shù)規(guī)劃（包
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