求解带硬时间窗时变关联物流运输车辆路径问题的方法

本发明公开了一种求解带硬时间窗时变关联物流运输车辆路径问题的方法,它包括以下两个步骤,1)建立具有硬时间窗约束的时变关联物流运输车辆路径问题的数学模型;2)设计一种免疫蚁群混沌禁忌搜索算法对问题进行求解。本发明的有益效果为:更准确的反映物流运输车辆路径问题中的实际情况,使基于此制定的调度方案更加可靠;以车辆行驶距离最短为优化目标,可以更好的满足对于硬时间窗的适应。引入免疫蚁群混沌禁忌搜索算法,使算法具有更好的全局和局部寻优能力,使算法在解决大规模问题时具有更高的效率。

专利类型: 发明专利
申请(专利)号: CN201410289898.9
申请日期: 2014年6月26日
公开(公告)日: 2014年9月10日
公开(公告)号: CN104036379A
主分类号: G06Q10/08,G06Q10/00,G,G06,G06Q,G06Q10
分类号: G06Q10/08,G06Q10/00,G,G06,G06Q,G06Q10
申请(专利权)人: 广东工业大学
发明(设计)人: 蔡延光,郭帅,蔡颢
主申请人地址: 510006 广东省广州市番禺大学城外环西路100号
专利代理机构: 广州市南锋专利事务所有限公司 44228
代理人: 刘媖
国别省市代码: 广东;44
主权项: 一种求解带硬时间窗时变关联物流运输车辆路径问题的方法,其特征在于,它包括以下步骤:步骤1),建立具有硬时间窗约束的时变关联物流运输车辆路径问题的数学模型,具体步骤如下:步骤 1.1:对所述时变条件下带硬时间窗关联物流运输调度问题可以进行如下描述:某物流运输企业具有一个物流中心,要为<img file="290489dest_path_image001.TIF" wi="9" he="20" />个客户服务,客户的需求量<img file="879734dest_path_image002.TIF" wi="110" he="25" />已知,车场具有<img file="659471dest_path_image003.TIF" wi="18" he="16" />台最大载重为<img file="54680dest_path_image004.TIF" wi="14" he="18" />的车辆;配送任务必须在时段[<img file="806735dest_path_image005.TIF" wi="21" he="25" />,<img file="629198dest_path_image006.TIF" wi="18" he="25" />]内完成;用<img file="896231dest_path_image007.TIF" wi="21" he="26" />表示客户<img file="32815dest_path_image008.TIF" wi="9" he="18" />与客户<img file="701693dest_path_image009.TIF" wi="14" he="21" />间的距离;配送车辆抵达客户<img file="695057dest_path_image008.TIF" wi="9" he="18" />的时间用<img file="387070dest_path_image010.TIF" wi="18" he="25" />表示,配送车辆为客户服务过程中所需要的服务时间用<img file="389661dest_path_image011.TIF" wi="17" he="25" />表示,用<img file="913046dest_path_image012.TIF" wi="20" he="26" />表示车辆从客户<img file="14994dest_path_image008.TIF" wi="9" he="18" />抵达客户<img file="256620dest_path_image009.TIF" wi="14" he="21" />的过程所需要的时间,由第<img file="797322dest_path_image013.TIF" wi="14" he="20" />辆车对其进行服务的客户数目用<img file="109967dest_path_image014.TIF" wi="20" he="25" />表示;同时,客户要求配送的货物存在性质上的关联性,客户在配送时间要求上具有关联性,有关联约束;物流配送车辆从配送中心出发,为客户服务,完成配送任务后返回配送中心;要求物流公司合理安排车辆和行驶路径,保证满足客户要求的前提下,降低配送成本;于此同时,客户要求的配送时间窗具有关联性,有关联的约束;步骤 1.2,建立目标函数:<img file="710713dest_path_image015.TIF" wi="262" he="52" />(1)目标函数式(1)表示要求配送过程总的行驶路径最短;步骤1.3,建立不等式约束:<img file="174055dest_path_image016.TIF" wi="65" he="48" />(2)<img file="456132dest_path_image017.TIF" wi="210" he="48" />(3)<img file="688530dest_path_image018.TIF" wi="65" he="25" />(4)<img file="460177dest_path_image019.TIF" wi="61" he="46" />(5)<img file="348499dest_path_image020.TIF" wi="184" he="52" />(6)<img file="231004dest_path_image021.TIF" wi="181" he="28" />(7) <img file="583488dest_path_image022.TIF" wi="280" he="25" />(8)<img file="463719dest_path_image023.TIF" wi="192" he="28" />(9)<img file="901654dest_path_image024.TIF" wi="253" he="28" />(10)<img file="525533dest_path_image025.TIF" wi="286" he="57" /><img file="732524dest_path_image026.TIF" wi="82" he="22" />(11)其中,式(2)是车辆载重约束,式(3)是车辆行驶里程约束,式(4)要求每条配送路径上的客户数目小于等于总的客户数目,式(5)表示保证每个客户都能得到服务,式(6)表示某台车是否参与配送服务,式(7)表示在配送服务过程中,某一条配送路径上的某一台车到达下一个客户<img file="845973dest_path_image008.TIF" wi="9" he="18" />的时刻<img file="708887dest_path_image027.TIF" wi="38" he="28" />的计算,式(8)表示配送车辆在当前客户的等待时间的约束,精确的等待时间是由配送车辆抵达当前客户的时刻以及当前客户的时间窗要求共同决定的,因为硬时间窗的约束,如果配送车辆抵达当前客户的时刻不晚于客户要求的时间窗时刻,那么当前客户的时间窗的时刻与该台车抵达客户的时刻之差就是该台车所需的等待时间,如果车辆抵达当前客户的时刻晚于客户要求的时间窗时刻,则会被拒收,配送失败,等待时间为0,该式保证了车辆必须不晚于客户要求的时间窗时刻抵达配送位置,式(9)表示配送车辆必须在不晚于客户要求的时间窗的结束时间,式(8)与式(9)共同约束下,才可以保证本章的关联物流运输调度的数学模型在硬时间窗条件的约束下完成,式(10)表示时间窗关联性,客户<img file="933195dest_path_image008.TIF" wi="9" he="18" />要早于客户<img file="260271dest_path_image009.TIF" wi="14" he="21" />接受服务,式(11)表示货物间装载约束,关联系数<img file="216726dest_path_image028.TIF" wi="53" he="26" />则货物可以混装,否则不能进行混装,不考虑关联成本;步骤2)设计一种免疫蚁群混沌禁忌搜索算法对问题进行求解。
法律状态: 公开,实质审查的生效,实质审查的生效