考虑动态客户需求的物资配送问题求解方法

为明确需求预测方向和减少预测偏差,提出了一种考虑动态客户需求的物资配送问题求解方法。依据客户历史需求,以泊松分布模拟需求变化情况,建立需求预测模型,得到客户初始预测需求,并在此基础上建立了需求不确定的物资配送模型。为求解该模型,设计了一种预测需求可调节的遗传算法。在遗传算法局部搜索阶段,提出了需求调节算子。该算子以一定概率对客户初始预测需求进行调节,以符合泊松分布的需求变化量减少预测需求,同时对车辆间的顾客进行调整,顾客以调节后的预测需求挑选最小需求客户,移动该客户至其他最低载货车辆中并调整该车辆服务的顾客顺序,整个调节过程以最低配送成本为标准,保留最优配送路径。从标准车辆路径问题测试数据库中挑选10个典型样例进行测试,结果表明,与经典的最近邻算法和遗传算法对比,所提算法在所有算例中均取得了总成本最小值,在90%的算例中取得了运输成本最小值,在70%的算例中取得了车辆成本最小值。