| 标题 | 多车场车辆调度干扰管理问题及其算法研究 |
| 范文 | 高亚伟 【摘? 要】在物流配送的过程中，经常会发生一些对初始配送方案造成扰动的干扰事件，这会对物流运营商及客户造成不良的影响。为解决这一难题，论文对多车场车辆调度干扰管理问题进行分析，通过对相关文献的研究，归纳出多车场车辆调度问题及干扰管理问题的研究现状，并对相关的启发式算法进行总结，指出现有研究的不足，展望下一步的研究方向。 【Abstract】In the process of logistics distribution， there are often some disturbance events that disturb the initial distribution scheme， which will have a bad impact on the logistics operators and customers. In order to solve this problem， this paper analyzes the disruption management problem of multi-depot vehicle scheduling. Through the research of the relevant literature， the paper summarizes the current research status of the multi-depot vehicle scheduling problem and the disruption management problem， and summarizes the related heuristic algorithms， points out the deficiencies of the existing research， and looks forward to the next research direction. 【关键词】多车场;车辆调度;干扰管理;启发式算法 【Keywords】multi-depot; vehicle scheduling; disruption management; heuristic algorithms 【中图分类号】F259.2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文献标志码】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章编号】1673-1069（2020）12-0148-02 1 引言 作为我国国民经济的基础产业，现代物流行业涉及领域广、从业人数多，包含了运输、仓储以及物联网等多个产业，已成为我国的重点发展行业。同时，现代物流业也是供给侧改革的重要内容，其发展程度已成为衡量一个国家综合国力的重要标志之一。近年来，得益于我国国内经济的增长、互联网的普及以及电子商务的快速发展，我国物流行业发展迅速。一方面，现代物流企业资产重组、资源整合的进程进一步加快，物流市场结构不断优化，与“互联网+”相结合的物流新兴产业接踵而来，逐渐形成了一批管理现代化、服务网络化、所有制多元化的现代物流企业;另一方面，我国的社会物流总费用与GDP的比值逐年下降，物流运行效率和质量有所提升，物流行业升级转型趋势明显。据中国产业经济信息网统计，2019年全年我国社会物流总额高达298万亿元，累计增长5.9%。社会物流总费用已达14.6万亿元，其中社会物流总费用与GDP的比值约为14.7%。然而欧美、日本等发达国家的社会物流总费用与GDP的比值均不到10%，这说明我国的物流行业还处于由发展期向成熟期过渡的阶段，依然存在着较大的发展空间。其中，车辆运输过程中所产生的费用在物流总费用中占有很大的比重，物流运营商若能对配送的车辆进行合理的调度将减少5%～20%的运输成本，所以对车辆调度问题的研究具有一定的现实意义。 面对社会物流需求的不断增长，客户网点分布不断分散，物流运营商若只考虑用一个车场对客户进行物流配送服务已远远不能满足现实生活的需要，配备多个车场必然是未来的趋势。物流运营商需要在多个车场间合理地安排车辆的行驶路线，在考虑物流配送成本的同时，还需考虑到时间窗、客户满意度、碳排放等因素，由此延伸出了多车场车辆调度问题。 在实际的物流配送过程中，经常会发生一些干扰事件，如客户地址变动、车辆故障、客户需求量变动等，这些事件的发生必然会对物流运营商的配送计划造成一定的扰动，从而影响物流运营商、客户以及配送人员之间的利益。因此，如何合理地对车辆的行驶路线进行调整以达到扰动最小是物流运营商亟待解决的问题。 2 多车场车辆调度问题研究 多车场车辆调度问题指的是物流运营商可以从多个车场调度车辆，为多个客户提供物流配送服务，在满足服务时间窗、客戶需求量、车辆容量等约束条件下，达到客户满意度最高、配送成本最低等目标。该问题是基本车辆调度问题的扩展，是更为复杂的NP难题，目前学者已从多方面对该问题进行了全面的研究。例如，研究了带有时间窗约束的多车场车辆调度问题，即每个客户都有自己期望收到货物的时间窗，物流运营商需要在规定的时间窗内将货物送给客户，否则将会受到相应的惩罚，其中时间窗主要分为硬时间窗、软时间窗及模糊时间窗三类。考虑了多种车型的多车场车辆调度问题，即物流运营商配有多种车型对客户提供物流服务，每种车型的装载量、使用成本、行驶速度等均不相同。考虑了多起讫点的多车场车辆调度问题，即货物的转运点随着货物信息的动态变化而变化，更符合现实的需求。考虑了多维装箱问题的多车场车辆调度问题，即在物流配送过程中由于某些特殊货物具有易损、易碎等特征，这种情况下货物不可随意叠放。这时货物能否装车就取决于货物底面能否拼装入车厢底面中，需要灵活确定待装货物和装货空间之间的匹配关系，以减少重复确定装箱方案所消耗的时间。根据运输货物种类的不同，可以分为冷链物流、农产品物流、危险品物流等多种类型。根据配送车辆服务完客户后是否返回原车场，还可将多车场车辆调度问题分为封闭式和开放式两种类型。 3 车辆调度干扰管理问题研究 干扰管理理论是指在计划执行的过程中发生了不可预测的干扰事件，使得正在执行的方案变得不可行，此时要对正在执行的方案进行调整，调整后的方案不仅要满足最初的优化目标，还要使干扰事件带来的负面作用最小。干扰管理需要根据研究的问题及具体的干扰事件构建对应的数学模型，快速地给出最优调整方案。调整后的方案并不是对原方案进行彻底的改动，而是在原方案的基础上进行小规模的调整，目的是得出对整体系统扰动最小的调整方案，所以干扰管理方案得出的结果往往并不是成本最优的。干扰管理理论自被提出以来就受到学者的广泛关注，目前已在项目管理、航空调度、企业管理以及車辆调度等领域取得了很好的应用成果。 学者对于车辆调度中的干扰事件研究主要划分为客户时间窗变动、客户地址变动、车辆故障、客户需求变动、客户数量变动等几类。学者针对不同的干扰事件，以干扰事件对系统造成的扰动进行度量，构建出具体的干扰管理数学模型。杨华龙等[1]研究了客户时间窗变动的干扰管理问题，考虑了路线、服务时间、运输费用三个方面的因素，以费用偏离最小为目标构建数学模型。卜心怡等[2]针对客户地址变动这一扰动因素，以客户和物流运营商的利益最大化为目标构建扰动恢复模型。曹庆奎等[3]以车辆故障为干扰因素，结合了行为运筹理论对客户、物流运营商及配送人员的满意度进行度量，建立救援车辆调度数学模型。 4 相关求解算法研究 多车场车辆调度干扰管理问题已被证明为NP难题，难以找出问题的最优解，因此，普通的精确算法已不适用于求解此类问题，目前，学者更热衷于采用启发式算法来提高此类问题的求解效率和准确性。①遗传算法。依据达尔文生物进化论中“优胜劣汰”的法则，John Holland于20世纪70年代提出遗传算法。该算法通过交叉、变异等操作对种群不断优化，通过判断染色体的适应度值大小，将种群中适应度高的个体遗传到下一代，经过多次迭代找出最优解。该算法具有很强的鲁棒性，但容易出现早熟的问题。②蚁群算法。该算法通过模仿蚁群觅食活动演变而来，在寻找食物的过程中蚂蚁会慢慢地聚集在最短路径上，该路径就是问题的最优解。蚁群算法对初始路径的要求不高、参数较少，但容易陷入局部最优。③禁忌搜索算法。禁忌搜索是在搜索过程中构造一个短期记忆表，即为禁忌表，表中存放刚刚搜索过的结果。在一定次数范围r内，禁忌表中所存放的结果不能重复，r次之后，禁忌解除。禁忌表始终保持r个移动。当满足停止规则或迭代内所搜索到最好结果无法改进时，搜索活动停止。该算法容易理解，容易实现，具有较强的通用性，且局部开发能力强，收敛速度很快。但全局开发能力弱，只能搜索到局部最优解，并且搜索的结果完全依赖于初始解和邻域的映射关系。 除了上述算法之外，还有人工蜂群算法、细菌觅食算法、模拟植物生长算法等启发式算法。每种算法具有各自的特点，研究者需根据不同的研究问题结合不同的算法进行求解。 5 结语与展望 目前，学者对多车场车辆调度问题、干扰管理问题及相关求解算法进行了全面的研究，但对于多车场车辆调度干扰管理问题的研究还存在以下几点问题：①现有的研究大多以时间来度量客户的满意度，然而现实生活中影响客户满意度的不只有时间因素，在后续的研究中应考虑加入其他因素;②目前，学者的研究仅仅考虑了一种干扰因素，事实上考虑多种干扰因素相结合更符合现实的需求;③目前，很多启发式算法在求解大规模复杂问题上依然存在着许多的问题，今后的研究应继续对算法进行改进，提高算法的性能。 【参考文献】 【1】杨华龙，叶迪，张倩，等.时间窗变动的车辆调度干扰管理模型与算法[J].运筹与管理，2017，26（10）：56-64. 【2】卜心怡，刘超，钱军.基于配送地点变化的物流干扰管理研究[J].生产力研究，2016（11）：19-22. 【3】曹庆奎，邵松娟，任向阳.考虑配送主体感知的救援车辆调度研究[J].物流科技，2016，39（2）：1-3. |
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