物流系統(tǒng)優(yōu)化管理方案-文庫吧資料
2025-05-16 18:01本頁面
【正文】 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。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。 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。（2）在保證由于車輛返回而產(chǎn)生的費(fèi)用不超過某一預(yù)定費(fèi)用的情況下，確定第一階段值。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)。把隨機(jī)性引入LRP，更有利于解決實(shí)際問題。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。這就涉及到實(shí)時(shí)調(diào)控的問題。為了克服這一缺陷，八十年代以來國(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),開辟了智能運(yùn)籌學(xué)[25, 26]這一新的研究方向。因而用傳統(tǒng)的運(yùn)籌學(xué)理論解決動(dòng)態(tài)的優(yōu)化問題會(huì)力不從心。但是如果實(shí)際問題發(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。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。用目前LRP的研究成果來解決特別復(fù)雜的物流系統(tǒng)優(yōu)化問題還存在許多局限。而在解決實(shí)際規(guī)模問題時(shí)一般要采用啟發(fā)式算法。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題，然后解決運(yùn)輸路線安排問題[15, 21]；（2） 先解決運(yùn)輸路線安排問題，然后解決定位一配給問題[22]；（3） 費(fèi)用降低/插入算法[23, 24]；（4） 路線擴(kuò)展交換算法。很多情況下要引入啟發(fā)式算法。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)劃來解決，要涉及的變量會(huì)達(dá)到333個(gè)[16]。一旦所涉及的LRP的規(guī)模擴(kuò)大，精確算法就不實(shí)用了。在以上算法中，最為常用的是整數(shù)規(guī)劃（包括混合整數(shù)規(guī)劃）,而具體解決時(shí)效率最高的方法是分支—定界法。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。（11） 模型數(shù)據(jù)類型，在有些情況下，模型中的數(shù)據(jù)（如物品供/需量等）是來源于實(shí)際的；而有些情況下，這些數(shù)據(jù)是在實(shí)際中不可得的，需要對(duì)其進(jìn)行假設(shè)。（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。（9） 時(shí)間限制，主要是指滿足客戶要求或貨物品質(zhì)要求，而對(duì)LRP的從設(shè)施點(diǎn)到客戶點(diǎn)的時(shí)間約束。單級(jí)設(shè)施問題是指不考慮設(shè)施的分級(jí)，所有設(shè)施均為同級(jí)；而多級(jí)中心設(shè)施問題則要考慮設(shè)施的分級(jí)?？傉拘驮O(shè)施是指那些車輛路線的出發(fā)點(diǎn)或終點(diǎn)；中間轉(zhuǎn)運(yùn)站型設(shè)施是指物品的中間站，貨物運(yùn)入后還要運(yùn)出。分為不確定型和確定型兩種。不確定定型是指對(duì)這個(gè)問題所涉及的每條路線上的貨物總量很小，不會(huì)超出車輛的裝載量，所以不用考慮車輛的裝載能力的限制；確定型是指每條路線上的貨物總量有可能超出車輛的裝載能力，所以要把車輛的裝載限制作為一個(gè)參數(shù)引入問題。分為單一車輛和多車輛兩種。（3） 設(shè)施數(shù)量，指所研究問題要求設(shè)置設(shè)施的數(shù)量，分為單一設(shè)施和多設(shè)施兩種。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；而雙向物品流向問題涉及的設(shè)施中有一部分既要輸入又要輸出。3 LRP的分類Hokey Min等學(xué)者對(duì)LRP進(jìn)行了詳細(xì)的分類[15]，其分類標(biāo)準(zhǔn)十分詳盡，幾乎包含了LRP的各個(gè)方面。直到70年代末，80年代初，才開始有了真正意義的LRP[1214]。在這個(gè)階段，學(xué)者們對(duì)LRP的研究還是相當(dāng)膚淺的，還沒有真正涉及運(yùn)輸路線安排問題。最早的研究可以追溯到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]。LRP與VRP的不同之處是：VRP的前提條件是設(shè)施點(diǎn)和客戶點(diǎn)在空間上的分布是已知的；LRP所研究的問題只知道潛在的設(shè)施點(diǎn)，在確定運(yùn)輸路線的同時(shí)要確定設(shè)施的位置。LA在確定出設(shè)施點(diǎn)后的圖形是從設(shè)施點(diǎn)到客戶點(diǎn)的射線族。可以說LRP是LA與VRP的集成[4]，但比后兩者更復(fù)雜?？蛻酎c(diǎn)的位置和客戶的需求量是已知的或可估算的，貨物有一個(gè)或多個(gè)設(shè)施供應(yīng)，每個(gè)客戶只接收來自一個(gè)設(shè)施的貨物，潛在設(shè)施點(diǎn)位置已知，問題的目標(biāo)是把哪些潛在的設(shè)施建立起來，以使的總的費(fèi)用最小。對(duì)許多實(shí)際問題，要綜合考慮以上問題，這就形成了定位一路線安排問題（LRP）。 定位一運(yùn)輸路線安排問題（LocationRouting problems,LRP）當(dāng)今物流系統(tǒng)的環(huán)境日趨復(fù)雜，而且物流地理分布也不斷擴(kuò)大。根據(jù)John Current等學(xué)者對(duì)此問題的綜述研究[3]，把LA問題進(jìn)行了分類。例如，在一個(gè)城鎮(zhèn)中設(shè)立一個(gè)急救中心，這個(gè)問題就是一個(gè)典型的LA問題。如圖2所示。比如局部?jī)?yōu)先算法、插值法等可以不用修改地用于一些VRP。其中精確算法包括樹狀尋優(yōu)算法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃和整數(shù)規(guī)劃。以上列出的約束只是該問題一部分，具體操作時(shí)要視具體情況而定。此約束在于滿足客
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