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2025-01-27 05:32本頁面
【正文】 載單元 物流中心物流網(wǎng)點規(guī)劃物流配送配送管理配送方案設計運載單元： 不可劃分的貨物單元不可劃分的貨物單元 ， 從某一裝載點裝載到某一配送車輛上，經(jīng)過若干節(jié)點，在某一卸載點卸下。配送計劃要素重量，體積和類型 ， 某些特殊的運載單元必須由特殊類型的車輛運載停車場 是路線的起點和終點裝載點 一般是配送中心，運載單元在此裝載卸載點 一般是客戶，運載單元在此卸載屬性： 起始節(jié)點、終止節(jié)點和長度物流中心物流網(wǎng)點規(guī)劃物流配送配送管理配送方案設計車輛： 從 停車場 出發(fā)，由 通路 到達其它節(jié)點，沿著路線規(guī)定的順序，在裝載點裝載運載單元，在卸載點卸下運載單元，最后到達 停車場 。配送計劃要素屬性：屬性： 車輛所在的停車場，車輛的車輛所在的停車場，車輛的容積、載重及車輛類型容積、載重及車輛類型路線有 總里程 等屬性。物流中心物流網(wǎng)點規(guī)劃物流配送配送管理配送方案設計對一系列裝貨點和（或）卸貨點，規(guī)劃適當?shù)男熊嚶肪€，使車輛有序地通過它們，滿足一定的約束條件 （如時間窗口約束、車輛容量限制、車輛行駛里程限制、司機最大工作時間限制等） ，達到一定的目標 （如車輛行駛路程最短、運輸費用最少、使用車輛數(shù)最少，服務質量最高等） 。 廣義的配送中心 ，指車輛的出發(fā)地，如物流中心、配送中心、倉庫、車場 等252。按 不同的數(shù)學模型TSP問題（ Traveling Salesman Problem, 旅行商問題）VRP問題 （ Vehicle Routing Problem, 車輛路由問題）PDP問題（ Pickup and Delivery Problem, 裝卸貨問題）車輛運輸調度問題物流中心物流網(wǎng)點規(guī)劃物流配送配送管理配送方案設計多配送中心的車輛路徑問題 (Multipledepot VRP)帶能力約束的車輛路徑問題 (Capacitated VRP)帶時間窗的車輛路徑問題 (VRP with Time Windows)追求最佳服務時間的車輛路徑問題 (VRP with Defined Time)多種車型的車輛路徑問題 (Fleet Size and mix VRP)考慮回程運輸?shù)穆窂絾栴} (VRP with Backhauls)動態(tài)需求路徑問題 (Dynamic VRP)車輛運輸調度問題 VRP物流中心物流網(wǎng)點規(guī)劃物流配送配送管理配送方案設計基本思路是 把多階段過程轉化為一系列單階段問題逐個求解， 從而簡化計算過程。適用于求解小型問題Held和 Karp指出分枝定界法的求解效率與其界限設定的寬緊有極大的關系。求解時間過長，不適用于大規(guī)模問題最優(yōu)化算法切平面法 （ Cutting planes）物流中心物流網(wǎng)點規(guī)劃物流配送配送管理配送方案設計傳統(tǒng)啟發(fā)式算法節(jié)約算法（ Saving Method）將每條路線只含一個配送點的 n條路線作為初始解，其中，每條路線中第一個和最后一個配送點分別稱為 路線的起點和終點 。 如果合并后的路線滿足約束條件（車輛容量、時間窗），則說這樣的合并是可行的，并將合并的節(jié)約值定義為連接這兩條路線的邊的節(jié)約值。當不存在可行合并時，算法結束。 算法從一條只含一個配送點的路線出發(fā)（通常取 “距離 ”配送中心最近的點）。 如此不斷對路線進行擴充，直到路線不存在可加入點為止?！熬嚯x ”未必指實際的距離，而是關于距離和時間等因素的函數(shù)傳統(tǒng)啟發(fā)式算法物流中心物流網(wǎng)點規(guī)劃物流配送配送管理配送方案設計插入法結合 鄰接算法 與 節(jié)約算法 ，依序將顧客點插入路徑中以構建配送路線。并在不存在可行插入時新增一條初始路線。Solomon于 1983年將此方法應用于求解 VRPTW問題。所謂分組，即指分派給每輛車一組點。所謂的 “路線 ”，是指在每個區(qū)域內，采用 掃除法選擇未分配點，然后應用插入算法擴充路線 。如此反復，直到所有點均已分配為止。物流中心物流網(wǎng)點規(guī)劃物流配送配送管理配送方案設計現(xiàn)代啟發(fā)式算法該算法通過 利用一個禁忌表記錄已經(jīng)到達過的局部最優(yōu)點， 并在后面的搜索中，根據(jù)某種限制循環(huán)的規(guī)則和禁忌表中記錄的信息在 當前搜索鄰域中取一個合適的解 。禁忌搜索算法 tabu Search物流中心物流網(wǎng)點規(guī)劃物流配送配送管理配送方案設計遺傳算法（ Geic Algorithms， GA）現(xiàn)代啟發(fā)式算法是借用適者生存規(guī)律進行 局部搜索 改進的一類算法。 當?shù)螖?shù)達到最大次數(shù)限制或群體中的個體無顯著差異時，迭代終止。1991年， Thangiah首先將 GA用于求解VRPTW問題。物流中心物流網(wǎng)點規(guī)劃物流配送配送管理配送方案設計實際上是一種隨機松弛技巧，它模擬了退火過程?？焖倌M退火算法： 當?shù)竭_最低溫度后，通過參考初始溫度和到達最好解時的溫度設置一個新的溫度，然后重新啟動模擬退火搜索過程。– 2023年， Li等在應插入算法和掃除算法初始化路線后，將鄰域搜索方法與模擬退火程序相結合實現(xiàn)路線改進現(xiàn)代啟發(fā)式算法模擬退火算法（ Simulated Annealing， SA）物流中心物流網(wǎng)點規(guī)劃物流配送配送管理配送方案設計模擬了蟻群搜索食物的行為 。這些外激素 為其它螞蟻提供信息 ，并吸引他們前去搬運食物。首先構造兩組相互協(xié)作的人工蟻群，其中第一個蟻群用于最小化車輛數(shù)，第二個蟻群用于最小化總路長。1999年， Gambardellaetal應用蟻群算法對VRPTW進行路線改進。速度慢1987VRPTW的傳統(tǒng)啟發(fā)式算法物流中心物流網(wǎng)點規(guī)劃物流配送配送管理配送方案設計基 本方法優(yōu)點 缺點 應用時間適用性禁忌搜索算法可以通過規(guī)則提高搜索效率可能搜索到局部最優(yōu)解1994 適用于帶軟時間窗的VRP問題遺傳算法具有魯棒性，且全局搜索能力強所需時間較少不能保證每次搜索結果一樣1991 適用于復雜優(yōu)化問題模擬退火算法采用隨機松馳枝巧搜索結果不能保證是最優(yōu)的2023 適于對已有路徑進行改造蟻群算法可以將目標構造成兩組相互協(xié)調的蟻群需要不斷調整變量1999 適用于多目標的優(yōu)化問題VRPTW的現(xiàn)代啟發(fā)式算法演講完畢，謝謝觀看！
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