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物流配送是物流体系中一项重要的基本服务,作为直接与客户对接的服务环节,它的地位十分重要。随着时代的快速发展,人们的生活节奏越来越快,物流配送的不确定事件出现的频率也越来越高,本文指出的客户改变需求和时间窗的情况时有发生,导致客户无法在约定的时间窗内接受物流配送企业的服务。因此,相关研究人员和企业工作人员都在不断地寻找应对客户更改需求和时间窗的方法,尽量减小扰动因素对整个物流体系的影响。干扰管理是一种迅速处理不确定事件的方法论,其目标是将随机出现的不确定事件给原物流配送体系带来的扰动降至最小。本文运用干扰管理理论,解决了客户需求和时间窗变动的同时送取货车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Simultaneously and Pickup,VRPSDP),主要内容分为如下几部分:(1)判别客户变更需求和时间窗对当前物流服务计划是否造成了干扰,使用数学公式从需求变动和时间窗变动两个方面描述了产生干扰的条件。从物流成本偏离和时间偏离两个方面分析了客户改变需求和时间窗对原物流服务计划的扰动程度,并进行科学的扰动度量,为更新客户改变需求和时间窗的同时送取货车辆调度决策提供了量化分析基础。(2)基于上述干扰度量,加入了广义费用总偏离指标,把干扰因素对原服务计划造成的广义费用总偏离指标最小当作最终目标,建立了客户需求和时间窗变动的VRPSDP干扰管理数学模型。通过制订合理科学的启发式算法得到一个良好的初始物流服务计划。根据建立的干扰管理模型,制订了以禁忌搜索启发式算法为基础的解决思路,科学有效地解决客户需求和时间窗变动的干扰问题,得到改进的物流服务计划。(3)使用随机抽取的六组Solomon标准测试库中的数据,验证模型和算法的有效性,同时将其结果与新增配送车辆、全局重调度方法的结果进行对比分析,阐述了本文干扰管理方法的优越性。此外,还对干扰管理模型中的相关参数进行了敏感性分析,分析结果表明了可以将本文建立的数学模型普遍应用到不同的物流配送企业中。本文提出的干扰管理数学模型与启发式优化算法,全面考虑了客户需求和时间窗变动对物流配送成本和时间的扰动,可以迅速降低随机发生的不确定事件对原服务计划的影响,为物流配送企业应对需求和时间窗变动的干扰问题提供科学的决策支持。