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作为人口和汽车大国,中国成品油需求量巨大且逐年上升。日益繁重的成品油配送任务与油罐车司机严重不足之间的矛盾,不仅增加了司机超负荷工作和疲劳驾驶的风险,而且进一步造成了司机工作量分配与薪酬分配的不对等、离职率高、心理失衡等问题。司机不良的生理和心理状态不但影响配送任务完成的效率,而且直接威胁到社会公共安全,甚至引发车毁人亡的惨剧。因此,考虑成品油配送中司机工作量的均衡是当前中国成品油配送实践中亟待解决的问题。考虑均衡司机工作量的成品油配送问题可抽象为一类特殊的车辆路径规划问题,其与考虑路线均衡的车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem with Route Balancing,VRPRB)十分相似,但还兼具传统成品油配送问题(The Petrol Station Replenishment Problem)和多路径车辆路径规划问题(Multi-Trip Vehicle Routing Problem,MTVRP)的特点。此外,研究问题在以NP难题著称的VRP问题的基础上,又具有多车舱、多油品、多路径、多目标等许多更复杂的特点,给问题求解带来相当大的挑战。针对该问题的特点和难点,本文开展了以下四方面的研究工作:(1)考虑均衡司机工作量的成品油配送问题分析。首先对问题的背景进行了阐述,接着对问题多车舱、多油品、多路径、多目标特点和求解复杂性进行了深入地分析,最后简述了问题的总体解决思路。(2)考虑均衡司机工作量的成品油配送多目标优化模型研究。通过引入公平理论中社会比较的思想,构建了司机工作量相对均衡系数模型,实现了对司机工作量的合理度量。以配送总成本及司机工作量相对均衡系数差和为优化目标,构建了考虑均衡司机工作量的成品油配送的多目标优化模型。(3)多目标启发式算法的设计。基于求解多目标问题较为有效的第二代非支配快速排序遗传算法,针对问题的新特征对算法进行了改进,提出Split_Assign两阶段算法用于路径的生成与指派,并通过两种策略提升了算法的求解效率。(4)实例分析与应用研究。通过实际调研构造了算例,验证了本文提出的模型与算法的有效性,并给出了相应的管理启示。本研究可以为实际成品油配送方案的制定提供决策支持,对于类似物流配送问题或其它有工作量均衡性要求的实际问题都具有一定的借鉴。研究成果丰富了多学科交叉下的车辆路径优化理论,对如何在调度系统中考虑人的行为因素等有一定的启发意义。