"雙十一"期間,分撥中心"爆倉(cāng)"現(xiàn)象表明:確定需求下的車輛路徑不適合解決需求激增的配送問(wèn)題。以需求確定模型為基礎(chǔ),構(gòu)建基于情景集的魯棒優(yōu)化研究模型,并根據(jù)變化的快件數(shù)量,重新分配客戶服務(wù)時(shí)間;通過(guò)計(jì)算每條路徑的旅行時(shí)間,在滿足時(shí)間窗的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)對(duì)自有車輛的最大利用。改進(jìn)蟻群算法利用Matlab求解,分析發(fā)現(xiàn):優(yōu)先考慮運(yùn)輸時(shí)效所產(chǎn)生的成本與成本最優(yōu)值存在較小差距,但總旅行時(shí)間優(yōu)勢(shì)明顯;公司規(guī)模與業(yè)務(wù)量和總成本之間存在相關(guān)性,業(yè)務(wù)量增加并不會(huì)引起利潤(rùn)快速增長(zhǎng)。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2020,56(03)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

原確定需求車輛路徑

為了進(jìn)一步比較魯棒模型的優(yōu)勢(shì)，本文將三種情景集的運(yùn)輸需求分別代入確定性模型計(jì)算相應(yīng)的最優(yōu)值并與魯棒優(yōu)化模型進(jìn)行比較，同時(shí)比較兩者在一輪運(yùn)輸班次結(jié)束之后所花費(fèi)的總旅行時(shí)間的差異，其結(jié)果如表5所示。對(duì)比發(fā)現(xiàn)：在成本方面，成本最優(yōu)條件下魯棒模型的解與原需求的解差距最大，而與所有情景下的成本差距保持在10%左右。一方面是由于需求增加導(dǎo)致成本上漲；另一方面，由于魯棒模型是綜合考慮所有情景條件得到的，因此所有情景都可以接受，故差距穩(wěn)定，證實(shí)了魯棒模型的抗干擾性和高成本的代價(jià)；而兩種情況各自對(duì)應(yīng)的總成本之間差距較小，環(huán)比的最大值僅為1.90%。在旅行時(shí)間方面，一輪行車結(jié)束的總旅行時(shí)間存在較大差異，最多可節(jié)約47 min。由此可見(jiàn)，快遞企業(yè)可以在成本沒(méi)有大幅度變動(dòng)的前提下優(yōu)先考慮運(yùn)輸時(shí)效，以減緩分撥中心壓力，保證快件及時(shí)送達(dá)配送站點(diǎn)。為找出公司規(guī)模與業(yè)務(wù)量和總成本之間的相關(guān)性，將需求在[200,700]范圍內(nèi)，間隔50取整，算法運(yùn)行結(jié)果見(jiàn)圖3。分析發(fā)現(xiàn)：隨著公司業(yè)務(wù)量的增加，且當(dāng)超出公司自有車輛的規(guī)模時(shí)，運(yùn)營(yíng)成本增長(zhǎng)較快；運(yùn)輸費(fèi)用的上升是導(dǎo)致企業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)緩慢的原因之一。

本文在確定性模型的基礎(chǔ)上，選用基于情景集下的魯棒優(yōu)化方法優(yōu)化分撥中心的配送網(wǎng)絡(luò)，為了避免蟻群算法在求解過(guò)程中陷入局部最優(yōu)，采用2-opt進(jìn)行局部搜索優(yōu)化。并創(chuàng)新性地通過(guò)變化的快件數(shù)量，對(duì)客戶服務(wù)時(shí)間進(jìn)行重新分配；通過(guò)對(duì)每條運(yùn)輸路徑的時(shí)間計(jì)算，若存在兩條或兩條以上路徑的旅行時(shí)間之和滿足時(shí)間窗要求，則使用同一輛車進(jìn)行配送，以實(shí)現(xiàn)對(duì)自有車輛的最大利用。提出的模型能夠在需求大幅浮動(dòng)的情況下控制成本，同時(shí)保證每個(gè)運(yùn)輸班次總旅行時(shí)間的合理性，提高了企業(yè)的運(yùn)作效率。圖4 原確定需求下算法性能對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】：
碩士論文
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本文編號(hào)：3413065