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多回路分送式配送优化的研究

分类:运输物流   更新:2015/8/22   来源:本站原创

    物流配送运输属于物流运输的末端运输、支线运输,具有距离较短、规模较小、额度较高等特点,一般使用汽车做运输工具。

    关键词:多回路,配送,线路优化

    物流配送运输属于物流运输的末端运输、支线运输,具有距离较短、规模较小、额度较高等特点,一般使用汽车做运输工具。由于配送用户多,一般城市交通路线又较复杂,因此配送线路的选择对于降低物流成本、提高物流效率至关重要。研究如何合理规划送货线路对物流企业具有重要意义。

    一、多回路分送式配送模型的构建

    配送问题的难点就在于根据配送中心车辆的数量、能力,送货地点的数量、距离、需求量等信息,确定用哪些车辆为哪些客户送货,怎样安排每辆车的配送线路。假设在一笔业务中,配送中心经理共收到了12个客户的订单,该物流中心拥有同等规格运输车辆8辆,每辆车最大载重4吨。假定配送中心及各客户间可以互相到达,配送车辆性能相同,且运输中不考虑体积限制。

    配送过程要实现的目标可能有多个:运输线路最短、运输时间最省或总运输成本最低等。在多数情况下,运输成本和运输距离正相关,配送问题的最优目标要视实际情况而定。当业务量较小时,配送中心看重运输成本,最优目标设置为距离最短;当的业务量较大时,则更看重运输效率,最优目标设置为时间最短。

    二、距离最短的最优配送线路分析

    对于这一类问题,配送中心经理需要首先要确定派出配送车辆的数量,配送车辆的数量越少,配送成本就越低。然后确定每一辆车要服务的客户,即把客户分为若干组,分别由不同的配送车辆完成配送。最后根据每一组客户的实际位置确定每一辆车的最短配送线路。

    1、配送车辆的确定

    根据客户需求信息计算所有客户的需求总量,按照配送中心运输车辆的载重情况选择配送车辆,通常使选中配送车辆总的最大载重量略大于总需求量。由于本例中配送车辆规格相同,也可以直接用客户总需求量除以车辆最大载重量,一般取比商值略大的整数来作为派出配送车辆的数量。

    2、客户的分组

    采用扫描算法对客户进行分组。首先根据配送中心和客户之间的相对地理位置,建立以配送中心为极坐标原点,以任意一个方向为极轴正方向的极坐标系,同时把所有客户按地理位置转换为极坐标表示,需求信息注在客户旁边。然后,从最小角度的客户开始,按逆时针方向旋转,将客户逐个并入一个组,直到该组客户的需求总量超过车辆额定载重量的80%,接近车辆最大载重量为止。结合本例,分组情况如图1所示。

    图中V0代表配送中心,V1,…,V12代表12个客户,首先可以确定客户的总需求量为15.2,判定该公司需要派出4辆车完成配送任务。采用扫描算法,用从V0发出的虚线将客户分为:V1、V2、V3;V4、V5;V6、V7、V8、V9、V10;V11、V12四组,每组客户各用1辆车服务。

    3、车辆配送线路的确定

    经过分组后,问题就变成寻找4条从配送中心出发环游各组客户再返回配送中心的最短Hamilton回路,可以采用最近插入法来确定。由于确定回路的难度随回路中顶点数量的增加而增大,这里选择顶点数最多的第三组做示例,即寻找一条从V0出发环游V6、V7、V8、V9、V10再回到V0的最短Hamilton回路。

    用图2表示配送中心和各客户之间的线路关系,V0、V6、V7、V8、V9、V10为顶点,分别表示配送中心和各客户,顶点间的连线表示两者之间的线路,连线旁边的数据表示线路距离,单位:Km。

    最近插入法的基本步骤:

    步骤1:取V0作为整个Hamilton回路的起点,同时找出一个离V0最近的顶点Vk,形成一个子回路:V0→Vk →V0;

    步骤2:在剩下的顶点中寻找一个离已有子回路中的各顶点最近的顶点V

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