论文部分内容阅读
近年来,随着大数据、物联网等技术在我国的推广,物流信息技术正在飞速发展,如何运用核心算法技术为城市物流共同配送车辆路径进行科学优化,这些正是我们深入研究的崭新课题。城市物流共同配送作为一种新型的现代物流模式,武汉、广州等城市自从2012年开始作为全国第一批现代物流技术应用和共同配送综合试点城市,目前随着城市物流配送的需求日益增长,如何贴近城市物流共同配送的实际情况,深入研究车辆路径模式,进一步为物流公司提供一个好的车辆路线优化方案,减少企业的运输成本,对多车场双层车辆路径问题的研究极其重要。本课题紧密结合城市物流共同配送的实际应用情况及主要特征,深入研究在城市物流共同配送中的多车场双层车辆路径问题(Multi-Depot Two-Echelon Vehicle Routing Problem,MD-TEVRP),并构建了一种基于聚类算法与人工蜂群算法的混合两阶段算法(Hybrid two stage algorithm for clustering algorithm and artificial bee colony algorithm,HTSA)。一方面,我们关注在城市物流共同配送体系中仓库、中转站、客户之间的的多对多关联关系;另一方面,我们考虑到城市物流共同配送体系存在“仓库至配送中心”和“配送中心至客户”的两级配送模式。因此,我们利用两个问题的特性巧妙地拆分多车场双层车辆路径问题。在第一阶段中根据车场与客户点的位置关系,对客户点进行聚类,归为同一类的客户点由唯一的车场进行服务,从而把多车场双层车辆路径问题化简为多个双层车辆路径问题,降低问题的复杂程度。第二阶段则是利用人工蜂群算法逐个求解双层车辆路径问题。最后通过实验验证了聚类算法与人工蜂群算法的混合两阶段算法(HTSA)在解决多车场双层车辆路径问题的可行性。