考虑同时取送随机需求的多行程车辆路径研究

多行程配送,由于允许车辆在配送中心和路径客户点之间多次往返的完成配送任务,具有高服务效率、低遣车成本等优点。配送中,客户需求常具有动态性和不确定性,结合取送一体化的多行程配送模式和客户取送货需求的随机不确定性,建立带随机需求和同时取送货的多行程车辆路径优化模型。由于动态需求的突发性和同时取送,需对原有配送方案进行优化调整,提出"实时柔性点"的多行程路径调整策略;针对优化模型的随机特征,引入随机机会约束规划转化模型;设计了嵌套随机模拟的变邻域禁忌搜索算法的混合算法寻求最优配送路径。最后通过算例,验证了优化模型和求解算法是可行和有效的。

三维装载约束下汽车零部件同时取送的循环取货路径优化研究

[目的]考虑汽车零部件入厂物流多频次、小批量的循环取货模式和在取货同时返还零部件物流箱的现实需求,探讨了三维装载约束下汽车零部件同时取送的循环取货路径问题。[方法]构建以运输和线边库存总成本最小为目标的数学模型,设计了两阶段蚁群算法,第一阶段由车辆路径规划子算法得到近似最优解的记忆库,第二阶段利用装载可行性检验子算法得到可行解。[结果]实例仿真结果表明:使用简单算术相加的模糊车辆装载约束得出的取货方案无法实现车辆成功装载。考虑三维装载约束的循环取货方案的路线由2条增加为3条,虽然车辆的平均空间装载率下降了27.45%,但是确保了装载方案的可行性。[结论]考虑三维装载约束的汽车零部件同时取送的循环取货路径方案既满足了取货同时返还零部件物流箱的现实需求,又保证了方案中车辆三维装载可行性。