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摘要：由于传统车辆调度方法存在网点间关联度差的问题，导致运输成本较高，因此，研究基于线性规划法的带软时间窗车辆调度优化。通过构建带软时间窗车辆调度算法，解决运输配送所需时间的问题，基于线性规划法优化带软时间窗车辆调度，完成基于线性规划法的带软时间窗车辆调度优化方法构建。实验结果表明：研究方法在控制额外运输成本上更具优势，能够有效帮助控制在物流运输当中，出现的运输成本超出预期的问题。
关键词：线性规划;时间窗;车辆调度;算法优化;
中图分类号：U492.2+2 文献标识码：A
0引言
在实际的物流仓储运输工作开展过程当中，面对运输路径规划问题，还需要将运输所需的单位时间、客户指定的配送时间等因素也考虑进来。这就需要在实际规划调度当中，通过利用现有的车辆路径问题（VRP），提出一个更加符合实际需求的问题——带软时间窗的车辆路径问题（VRPTW），来帮助解决因不确定因素而导致的，配送运输不准时的情况。
1基于线性规划法的带软时间窗车辆调度优化方法
1.1构建带软时间窗车辆调度算法
以内蒙古乌兰察布市物流仓储配送中心为例，该中心旨在打造国际化的物流集散地，由于内蒙古在地形上东西方向狭长，这就导致了其在仓储物流、汽运配送上，更应注重对网点的设置，以及对运输车辆的调度优化问题[1]。假设每位客户所对应的时间窗用表示，预设值用来表示，、代表时间窗下限和上限，代表服务水平，那么公式为：
由（1）进一步得到带软时间窗车辆路径模型公式：
在（2）当中，代表服务水平，代表几个相邻客户间的运输关系，代表客户之间的距离，代表将所有运输车辆都假定为相同的行驶速度。在实际服务过程中，应结合服务水平情况对每条运输路线的配送时间进行优化，从而提升客户满意程度。根据模型的要求，对所需要的算法进行了进一步的筛选，对比见表1。
通过对表1的对比，发现禁忌搜索式算法本身的适用范围极具针对性，且被锁定在软时间窗的问题范畴内，符合线性规划的基本原理，以及本文所研究的带软时间窗的车辆路径问题[2]。值得注意的是，本身软时间窗就属于惩罚机制，是为了解决在大型的物流仓储集散中心内部，多辆运输车分散运送货物的过程中，所遇到的配送时间误差问题。客户满意程度在控制在一定区间内时，运输货物的司机以及相关负责人会受到一定程度的惩罚，但惩罚数额有严格的上限[3]。因此，软时间窗所代表的惩罚标准制定问题，成了全国各地大型物流集散中心都十分注重的一个重要问题。
1.2基于线性规划法优化带软时间窗车辆调度
带软时间窗的车辆路径问题（VRPSTW），是物流运输、配送方面值得探讨的一个重要问题。值得注意的是，该问题下的运输车辆，是被允许在为客户提供运输服务时，在客户允许的最晚服务时间之后，才开始对客户进行服务的，但需要接受相应的处罚，前文当中所提到的“惩罚机制”的关键就在于此，且软时间窗的坐标示意图如图1所示。
依据图1所示，图上线段F代表一个无限大的正数，运输车如果早于客户规定的允许服务区间W前到达，则不被允许开始服务工作，必须要等到规定时间才开始进行服务。而运输车晚于客户规定的最晚服务时间Z到达时，也不被允许开始服务。只有在规定的区间范围内，也就是W到X、Y、Z之间的区间范围内，才被允许开始服务工作，值得注意的是在W到X的区间范围内，和Y到Z的区间范围内，运输车被允许开始服务工作，但需要接受一定程度的惩罚，其专有名词为“带惩罚服务”。
2实验与分析
将前文所提到的带软时间窗的车辆调度优化方法作为实验组，将传统的车辆调度优化方法作为对照组，进行运输成本的对比，具体情况如图2所示。
通过图2的对比，能够明显看出两种在客户指定的服务时间内，两种方法对运输成本的控制情况存在很大的差距，带软时间窗的实验组方法，与对照组的传统方法相比，能够将额外成本控制在50元以下，并且在延误时间低于3分鐘时，将额外增加的成本控制在20元以下。相较于不具备软时间窗的对照组方法，在延误第1分钟时，额外成本就激增到30元的情况，实验组方法具备极强的控制运输成本的能力。
3结束语
本文通过研究线性规划法下，物流仓储配送中心企业的运输车辆调度情况进行了解析，综合了带软时间窗的方法，对运输当中产生的额外成本开展了对比和研究，方法设计仅供参考。
参考文献
[1] 刘淑惠，肖长来，梁秀娟. 基于线性、非线性规划的双辽市水文地质参数计算方法[J]. 水电能源科学，2020，38（04）：72-75.
[2] 张志鹏. 基于线性规划的水资源优化配置[J]. 陕西水利，2020（02）：34-35+41.
[3] 邹昊. 线性规划法在铁路工程材料经济运距计算中的运用[J]. 纳税，2019，13（05）：227.
云南省教育厅科学研究基金项目
项目名称：线性规划法在带软时间窗车辆调度优化问题中的应用一以内蒙古乌兰察布市物流仓储配送中心为例
项目编号： 2019J1108
云南师范大学文理学院 云南 昆明 650222
关键词：线性规划;时间窗;车辆调度;算法优化;
中图分类号：U492.2+2 文献标识码：A
0引言
在实际的物流仓储运输工作开展过程当中，面对运输路径规划问题，还需要将运输所需的单位时间、客户指定的配送时间等因素也考虑进来。这就需要在实际规划调度当中，通过利用现有的车辆路径问题（VRP），提出一个更加符合实际需求的问题——带软时间窗的车辆路径问题（VRPTW），来帮助解决因不确定因素而导致的，配送运输不准时的情况。
1基于线性规划法的带软时间窗车辆调度优化方法
1.1构建带软时间窗车辆调度算法
以内蒙古乌兰察布市物流仓储配送中心为例，该中心旨在打造国际化的物流集散地，由于内蒙古在地形上东西方向狭长，这就导致了其在仓储物流、汽运配送上，更应注重对网点的设置，以及对运输车辆的调度优化问题[1]。假设每位客户所对应的时间窗用表示，预设值用来表示，、代表时间窗下限和上限，代表服务水平，那么公式为：
由（1）进一步得到带软时间窗车辆路径模型公式：
在（2）当中，代表服务水平，代表几个相邻客户间的运输关系，代表客户之间的距离，代表将所有运输车辆都假定为相同的行驶速度。在实际服务过程中，应结合服务水平情况对每条运输路线的配送时间进行优化，从而提升客户满意程度。根据模型的要求，对所需要的算法进行了进一步的筛选，对比见表1。
通过对表1的对比，发现禁忌搜索式算法本身的适用范围极具针对性，且被锁定在软时间窗的问题范畴内，符合线性规划的基本原理，以及本文所研究的带软时间窗的车辆路径问题[2]。值得注意的是，本身软时间窗就属于惩罚机制，是为了解决在大型的物流仓储集散中心内部，多辆运输车分散运送货物的过程中，所遇到的配送时间误差问题。客户满意程度在控制在一定区间内时，运输货物的司机以及相关负责人会受到一定程度的惩罚，但惩罚数额有严格的上限[3]。因此，软时间窗所代表的惩罚标准制定问题，成了全国各地大型物流集散中心都十分注重的一个重要问题。
1.2基于线性规划法优化带软时间窗车辆调度
带软时间窗的车辆路径问题（VRPSTW），是物流运输、配送方面值得探讨的一个重要问题。值得注意的是，该问题下的运输车辆，是被允许在为客户提供运输服务时，在客户允许的最晚服务时间之后，才开始对客户进行服务的，但需要接受相应的处罚，前文当中所提到的“惩罚机制”的关键就在于此，且软时间窗的坐标示意图如图1所示。
依据图1所示，图上线段F代表一个无限大的正数，运输车如果早于客户规定的允许服务区间W前到达，则不被允许开始服务工作，必须要等到规定时间才开始进行服务。而运输车晚于客户规定的最晚服务时间Z到达时，也不被允许开始服务。只有在规定的区间范围内，也就是W到X、Y、Z之间的区间范围内，才被允许开始服务工作，值得注意的是在W到X的区间范围内，和Y到Z的区间范围内，运输车被允许开始服务工作，但需要接受一定程度的惩罚，其专有名词为“带惩罚服务”。
2实验与分析
将前文所提到的带软时间窗的车辆调度优化方法作为实验组，将传统的车辆调度优化方法作为对照组，进行运输成本的对比，具体情况如图2所示。
通过图2的对比，能够明显看出两种在客户指定的服务时间内，两种方法对运输成本的控制情况存在很大的差距，带软时间窗的实验组方法，与对照组的传统方法相比，能够将额外成本控制在50元以下，并且在延误时间低于3分鐘时，将额外增加的成本控制在20元以下。相较于不具备软时间窗的对照组方法，在延误第1分钟时，额外成本就激增到30元的情况，实验组方法具备极强的控制运输成本的能力。
3结束语
本文通过研究线性规划法下，物流仓储配送中心企业的运输车辆调度情况进行了解析，综合了带软时间窗的方法，对运输当中产生的额外成本开展了对比和研究，方法设计仅供参考。
参考文献
[1] 刘淑惠，肖长来，梁秀娟. 基于线性、非线性规划的双辽市水文地质参数计算方法[J]. 水电能源科学，2020，38（04）：72-75.
[2] 张志鹏. 基于线性规划的水资源优化配置[J]. 陕西水利，2020（02）：34-35+41.
[3] 邹昊. 线性规划法在铁路工程材料经济运距计算中的运用[J]. 纳税，2019，13（05）：227.
云南省教育厅科学研究基金项目
项目名称：线性规划法在带软时间窗车辆调度优化问题中的应用一以内蒙古乌兰察布市物流仓储配送中心为例
项目编号： 2019J1108
云南师范大学文理学院 云南 昆明 650222