行驶时间延迟的物流配送干扰管理模型及算法

针对物流配送过程中某路段行驶时间延迟而导致物流配送计划无法实现的难题,运用干扰管理方法,从客户满意度、驾驶员满意度和配送成本三方面衡量物流配送系统的扰动程度。针对带有时间窗的物流配送车辆路径问题,建立了目标规划数学模型,设计了用于求解该类问题的一种遗传算法,该算法采用二维染色体结构,以及适合多目标决策模型的适应值计算方法。最后,通过算例验证了所提干扰管理模型及算法的有效性。

行驶时间延迟下物流配送干扰管理模型——基于客户终身价值的视角

物流配送过程中干扰事件导致行驶时间延迟后,初始配送方案将不再最优甚至根本不可行,此时如何生成副作用最小的调整方案,快速恢复配送的正常运行,是当前研究的难点。本文首先将客户为企业当前(及潜在)贡献价值考虑在内,基于客户终身价值对系统扰动进行度量。进而兼顾偏离成本和初始目标,构建干扰管理模型并提出相应的启发式算法。算例结果表明:与其他重调度方法相比,本文方法的实用性更强。

行驶时间延迟下配送车辆调度的干扰管理模型与算法

针对行驶时间延迟下配送车辆调度的干扰管理问题,给出了车辆调度人员实际操作中的一系列"救援模式",并将其提炼为计算机可以理解并处理的形式化知识;按照车辆调度人员的"救援路线列举→救援路线选择"两阶段的思维方式,以顾客时间窗偏离程度最小化和配送成本最小化为目标,建立了问题的数学模型及其求解算法.通过初步的实验,确定了算法的参数配置;在Solomon提出的标准算例上对算法的鲁棒性、求解结果的质量、以及求解性能等几项指标进行了测试及与文献算法的比较;最后对算法进行了实时化的处理.实验结果表明,本文算法不仅达到了多目标优化的效果,而且可以满足实时应用的要求.