一種帶軟時間窗口的物流配送控制方法

1.一種帶軟時間窗口的物流配送控制方法，其特征在于：所述物流配送控制方法包括以下步驟：
A1.建立網(wǎng)絡(luò)模型，使用ArcGIS軟件，建立網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集和路網(wǎng)之間的拓?fù)潢P(guān)系；根據(jù)矢量數(shù)據(jù)中的Shap_Length字段屬性建立網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集中的道路阻值；再對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析，得到配送目標(biāo)節(jié)點之間的最小費用的OD矩陣，為車輛優(yōu)化調(diào)度模型提供車輛行駛費用權(quán)值，考慮道路節(jié)點，為道路交通燈路口、收費站賦予費用權(quán)重；
A2.建立帶軟時間窗車輛優(yōu)化調(diào)度模型VRPTW；
問題描述：有m個產(chǎn)品生產(chǎn)地A生產(chǎn)某種產(chǎn)品，其產(chǎn)量分別為ai，有n個客戶點B，其需求量分別為bj，按照客戶點的需求將產(chǎn)品在規(guī)定時間窗內(nèi)配送，如果各項配送任務(wù)沒有在指定的時間范圍內(nèi)完成，則給予懲罰；
要求各車輛的行駛路線滿足約束條件：i.每條路線的起點必須是生產(chǎn)地，終點為客戶點，不考慮回程；ii.每條路線的總載量不得大于運載車輛的最大允許載重量；iii.每個指定客戶必須僅被服務(wù)一次；iv.每個客戶都有它被服務(wù)的規(guī)定的時間窗限制，如果車輛提前達(dá)到客戶點，則支付等待費用，若車輛延遲到達(dá)客戶點，則支付延遲費用；
以運輸費用建立目標(biāo)函數(shù)，運輸費用分別由配送車輛固定費用、運輸費用、車輛等待費用和延遲費用組成；其中，配送車輛固定費用由車輛折舊費用和維護(hù)費用組成，該部分費用只與配送的車輛數(shù)有關(guān)，運輸費用與車輛所行使的路段狀況有關(guān)，包括路段長度，路段的擁擠狀況，還包括整個路段中所經(jīng)過的交通燈、收費站所產(chǎn)生的時間成本及收費情況，客戶貨運需求通常要在客戶規(guī)定時間范圍內(nèi)送達(dá)，否則物流中心需要支付額外費用，這里的車輛優(yōu)化調(diào)度模型是針對分類后類中的目標(biāo)節(jié)點建立的，具體模型如下：
配送路網(wǎng)模型描述為：
其中A為路網(wǎng)中生產(chǎn)地集合，B為路網(wǎng)中客戶節(jié)點集合，V為路網(wǎng)中道路交點集合，它們構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的頂點，R為道路中的有向路段集；
運輸成本最低模型為：帶軟時間窗的動態(tài)車輛路徑規(guī)劃問題，目標(biāo)函數(shù)為：
s.t.
①ai＞bj,i∈{1,2,...,m},j∈{1,2,...,n}；
②ck為每輛車的固定成本；
③ m取整數(shù)，為配送車輛數(shù)，a為參數(shù)，0＜a＜1，約束條件越多，
貨物裝卸車越復(fù)雜，a越?。?br/>④cgh為路段(vg,vh)的運輸成本，與該路段的長度和路段的擁擠狀況有關(guān)，以及所包含的交通燈以及收費站的數(shù)量有關(guān)，cgh＝cgh'dgh+cgh''lgh其中cgh'為路段(vg,vh)單位距離的費用，dgh為路段(vg,vh)的距離，cgh''為路段(vg,vh)所經(jīng)過的交通燈以及收費站的單位費用，lgh為該路段所包含的交通燈和收費站的數(shù)量；
⑤ xghk ＝ {0,1}， 車 輛 k 經(jīng) 過 路 段 (vg,vh)，xghk ＝ 1， 否 則 為 0；
g,h∈{0,1,2...,n},k∈{1,2,...m}；
⑥ yjk表示若客戶點j的任務(wù)由車輛k完成，yjk＝1，否則
yjk＝0；q為車輛的最大載重量；
⑦[Sj,Ej]客戶點j的配送時間窗要求；
⑧tj為車輛到達(dá)客戶點j的時刻；
⑨p1，p2分別為早于和超出到達(dá)客戶點j時間窗的懲罰成本系數(shù)；
其中min表示最小，max表示最大，s.t.表示約束條件；
A3.模糊聚類分析：采用基于定量分析和定性分析相結(jié)合的方法來進(jìn)行聚類，首先根據(jù)目標(biāo)節(jié)點的時間窗屬性對客戶點進(jìn)行初步劃分，然后再結(jié)合定量的方法按客戶位置進(jìn)行客戶的聚類分析，通過模糊聚類分析將大規(guī)模的車輛路徑規(guī)劃的問題降級，轉(zhuǎn)化成小規(guī)模的組合優(yōu)化問題進(jìn)行求解，模糊聚類分析步驟如下：
3.1）客戶訂單信息的獲取，包括客戶的地理位置和需求量；
3.2）根據(jù)研究的對象，選擇與研究對象的關(guān)系密切的指標(biāo)，先進(jìn)行定量分類；
3.3）對數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化；
3.4）建立模糊相似矩陣；
3.5）模糊等價關(guān)系的建立；
3.6）進(jìn)行聚類分析，給定不同的置信水平，求Rλ截陣，找出R的λ顯示,每個樣品歸為一類，隨著λ的降低，由細(xì)變粗逐漸并類；
A4.車輛優(yōu)化調(diào)度啟發(fā)式算法設(shè)計，通過A3，已經(jīng)將較大配送目標(biāo)點大而化小，此時再對每一類中的配送目標(biāo)節(jié)點采用車輛優(yōu)化調(diào)度算法，即可得到配送結(jié)果，步驟如下：
4.1）采用自然數(shù)編碼方法，根據(jù)類中客戶點數(shù)目產(chǎn)生初始種群進(jìn)行遺傳編碼，構(gòu)造客戶點作為配送路線優(yōu)化問題解向量中的染色體，
4.2）計算每個配送方案的種群適應(yīng)度函數(shù)，對于目標(biāo)函數(shù)取最小化的組合優(yōu)化問題,其適應(yīng)度函數(shù)就要對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)淖兓?，以轉(zhuǎn)化為極大化的情況，且保證適應(yīng)度值非負(fù)，
4.3）最佳個體保存法與輪盤賭選擇相結(jié)合的方法進(jìn)行刪減、復(fù)制染色體，最終產(chǎn)生新種群，
4.4）采用順序交叉法實施交叉操作，以交叉概率pc對種群進(jìn)行交叉操作，檢查是否滿足約束條件，產(chǎn)生新種群，
4.5）采用多次對換變異方法，以變異概率pm對種群進(jìn)行變異操作，隨機(jī)產(chǎn)生一個交換次數(shù)L，檢查是否滿足約束，形成新種群，
4.6）判斷是否滿足終止法則，達(dá)到最大迭代次數(shù)或達(dá)到最優(yōu)解要求，滿足要求則停止，否則轉(zhuǎn)入4.3），
4.7）計算結(jié)果進(jìn)行解碼，
4.8）選擇所有解碼后的計算結(jié)果，并進(jìn)行比較選取費用最小者。

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