【摘 要】
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本文主要基于某大型机械产品制造企业堆场发运物流实际场景,研究了优化堆场发运物流运作效率的两个方面,即装车方案优化与堆场车辆调度优化。具体地,装车方案优化主要聚焦于求解一类二维多箱型装箱问题;堆场车辆调度优化则基于实际场景中的多种约束提出,旨在细化车辆入厂计划的制定。在堆场发运物流运作中,装车方案作为车辆入厂计划制定与堆场车辆调度的输入。本文的主要内容包括:（1）研究了一种以最小化所使用车辆总成本为
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本文主要基于某大型机械产品制造企业堆场发运物流实际场景,研究了优化堆场发运物流运作效率的两个方面,即装车方案优化与堆场车辆调度优化。具体地,装车方案优化主要聚焦于求解一类二维多箱型装箱问题;堆场车辆调度优化则基于实际场景中的多种约束提出,旨在细化车辆入厂计划的制定。在堆场发运物流运作中,装车方案作为车辆入厂计划制定与堆场车辆调度的输入。本文的主要内容包括:（1）研究了一种以最小化所使用车辆总成本为目标并考虑载重约束的二维多箱型装箱问题,建立了该问题的数学模型,并采用CPLEX验证了模型有效性。考虑到skyline算法在求解一类二维背包问题的优异性能,对skyline算法进行改进,使其能够构造所提问题解方案。由于精确算法在问题规模较大时很难在可接受时间内求解得到精确解或满意解,因此针对所提问题特点设计了一种并行贪婪随机自适应搜索+路径重连算法（Parallel Greedy Randomized Adaptive Search Procedures with Path Relinking,Parallel GRASP+PR）,该算法采用了改进skyline算法来构造问题解。通过大量计算实验,对比分析并行GRASP+PR算法所得解与由分支定价法求得的精确解或近似解,验证了所提算法的有效性,对比并行GRASP+PR算法与串行GRASP+PR算法二者的实验数据,验证了并行策略的优越性。（2）针对实际场景中车辆调度方案制定粗糙带来的诸多不利影响,所提解决思路为协同考虑车辆入厂计划制定与堆场调度,进而提出了一种新型调度问题,即堆场车辆调度问题。本文首先通过描述某企业发运物流运作现状引入了所提问题,之后对所提问题进行抽象化描述。针对所提问题的特点,设计了一种并行GRASP+PR算法用于问题的求解。由于该问题是一种新型调度问题,没有标准算例库,因此设计了算例生成规则,并根据该规则为计算实验生成了小、中、大三种规模的算例各10个。将并行GRASP+PR算法、串行GRASP+PR算法、禁忌搜索算法以及遗传算法对30个算例进行计算实验,分析对比实验结果,验证了所提并行算法的有效性以及优越性。（3）将研究的问题以及方法初步应用于某企业堆场发运物流改善。装箱方案优化方面,通过引入复合模块和单一模块的概念以及使用最小矩形包裹法,将实际场景中的三维不规则多箱型装箱问题转化为二维矩形多箱型装箱问题,并采用所提算法对其进行求解,优化方案应用后实现了为该企业节省车辆使用成本的目标。堆场车辆调度优化方面,通过将车辆入厂计划的制定细化到每辆车何时到达/离开堆场和相关站点,有效缩短了车辆最大作业完成时间,同时减少了车辆等待、堆场拥堵等状况的发生,并结合铺设的车辆指示牌、移动app等辅助工具,该企业堆场调度实现有序化。
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