文摘

4.0供应链管理应用越来越多的产业创新提高可用性、弹性、可持续性和效率。在相互联系的物流网络,操作都是通过第三方物流供应商集成供应商给客户。有不同的交付模式取决于时间和成本。在过去的几年里,各种各样的客户愿意支付额外的费用是一样的交货或即时交货。这一事实导致了增加的优化设计和控制的重要性第一英里/最后一英里(FMLM)交付解决方案。基于Cyberphysical系统服务创新能够提高生产率FMLM交付的大数据环境。设计和运行优化问题可以被描述为赋权问题。这些问题可以解决使用复杂的模型和基于启发式方法和metaheuristic算法。本研究提出了一种集成供应FMLM交付的模型。经过仔细的文献回顾,介绍了一个数学模型来制定FMLM交付的实时智能调度的问题。 The integrated model includes the assignment of first mile and last mile delivery tasks to the available resources and the optimization of operations costs, while constraints like capacity, time window, and availability are taken into consideration. Next, a black hole optimization- (BHO-) based algorithm dealing with a multiobjective supply chain model is presented. The sensitivity of the enhanced algorithm is tested with benchmark functions. Numerical results with different datasets demonstrate the efficiency of the proposed model and validate the usage of Industry 4.0 inventions in FMLM delivery.

1。介绍

4.0工业的技术影响连接的产品,客户,产品和服务公司。数字化使供应链解决方案更高效、灵活、以客户为中心。关键技术,如智能物流和仓储和高级分析的信息,会导致数字供应链。在复杂的供应链解决方案,比如第一英里或最后一英里物流,这些关键技术的应用将分离的供应链解决方案转换成相互关联的物流系统。

这些相互联系的物流网络复杂性的增加需要新的算法来解决这些大规模网络的np难优化问题。

第一英里的设计和操作,最后一英里的供应链包括大量的问题:设施位置、路由、调度、加载单元构建和包装设计流程、预算、仓储、和分配或排队。

这项工作中给出的模型结合了第一英里和最后一英里操作不同的包裹递送公司和显示了优化方法来解决开放任务的实时智能调度问题在相互关联的物流网络。我们最好的知识,FMLM供应链的设计没有考虑在当前文学。

这项工作的主要贡献包括:(1)FMLM交付的一个综合模型,(2)一个增强的黑洞文中针对算法,(3)测试修改后的黑洞算法(BHA)与不同的数据集和测试功能,和(4)计算结果FMLM交付不同的数据集的问题。

本文的组织结构如下:部分2提出了一个文献综述,系统地总结了FMLM供给的研究背景。部分3描述了模型框架的FMLM供应链包括使用4.0产业创新。部分4提出了一种增强的黑洞优化和假设一些修改提高收敛性和提高其效率。部分5展示了灵敏度分析算法的基于CEC 2014功能。在我们的研究中,在部分6,我们专注于优化结果与数值分析。结论和未来的研究方向进行了讨论7。

2。文献综述

存在大量的文章有关FMLM供应链设计。建立文献和本研究工作之间的联系,我们专注于先前的研究工作和结果发现研究缺口。我们的方法的一个结构化的文献综述(包括四个主要步骤1]:(我)搜索文章数据库和其他来源,像斯高帕斯,科学科学指引和Web。(2)减少文章的数量通过阅读摘要和识别的主要话题。(3)定义一个方法来分析所选的文章。(iv)描述主要的科学成果,确定科学的差距和瓶颈。

首先,相关的术语定义。审查的一个至关重要的阶段,因为有优秀的评论文章领域的供应链设计和我们不想产生几乎类似的评论,但是我们应用提出的方法。我们使用以下关键词搜索的斯高帕斯数据库:“最后一英里”或“第一英里”和“供给。“最初,137篇文章被确定。这个列表是减少到50只选择期刊文章的文章。我们的搜索是在2018年1月进行;因此,新文章可能已经出版。

在以下步骤中,削减50篇文章读完摘要。我们排除了文章,主题不吸引我们的兴趣和智能调度FMLM交付不能解决。减少后,我们得到了34个文章。

减少文章可以根据科目分类。图1演示了这34篇文章的分类考虑十主题领域。这个分类显示多学科方法的重要性,大多数数学、优化和决策的设计,和操作复杂的、相互联系的系统。

如图2所示,FMLM交付作为供应链解决方案的新趋势研究在过去的十年。在这个领域的第一篇文章发表于2005年(2),专注于客户满意度在零售供应链订单执行。发表论文的数量已经增加了在过去的年;它显示了此研究领域的重要性。

最常用的关键字的分布在图中进行了描述3。关键字显示,FMLM交付尤为重要的电子商务解决方案和人道主义供应链,优化是建立在许多情况下,在整数规划,但是在np难问题的启发式和metaheuristic解决方案必须考虑。

我们分析了文章的角度科学的影响。最通常的形式评价文章的观点是引用科学的影响。图4显示了十大最引用文章的被引用次数。

这对供应链解决方案仍然是一个关键的挑战做出最好的决策有关FMLM交付。近年来,有很多研究解决优化问题FMLM供应的相关设计和操作使用时间窗口的二层多目标最优化问题[3),弯管机decomposition-based branch-and-cut算法解决两级随机问题的最后一英里救援网络(4),或视觉交互仿真应用程序最小化风险和改善出站物流时效性出席了送货上门的服务效率和服务(5]。实证证据也被研究[2,6),还比较研究分析电子商务解决方案和传统贸易渠道从最后一英里的解决方案,成本,能源效率(7),和碳排放的角度8]。比较研究表明,FMLM解决方案分享总物流成本很高(9]。

最后一英里交付和最后一英里供应生活优化问题在广泛的经济10,11),但文献包括大量的文章在人道领域的物流。突然出现飓风或地震等灾难创建一个随机,混乱的环境中分发人道主义援助受害者(12]。救援物品通常来自临时仓库点的分布(POD)。最重要的目标函数的最小化响应时间向受害者提供必需的物品。集成模型和算法能够解决多目标优化问题,如设施位置(13),库存分配、资源优化和路由(14]。灾难操作可以与两级减压模型链组成的一个集结区,捐款到随着时间的推移,在不确定的数量,这是分配给受害者位于舱(15]。最后一英里的人道主义努力可以基于microretailers最后一英里节点,尤其是在亚洲,那里可以使用社会企业作为供应链的协调销售物品的受害者(16]。4.0提供商合作基于行业创新可以帮助促进合作通过供应链(17,18]。供应链运作参考(再保险)可以申请物流流程的指标在灾区,但指标不包括最后一英里的选项(19]。

复杂性是最重要的供应链解决方案的特点。复杂性可以测量在不同领域的供应链和物流。的设计和操作复杂的供应链流程优化问题可以被描述为赋权(20.]。这些问题可以解决基于metaheuristic算法使用复杂的模型和方法,像黑洞优化21]。库存管理系统是另一个重要的研究领域,随机可靠性度量和优化设计的主要研究方向是(22]。不同类型的生物质,如能源草或森林生物量,已经得到了越来越多的兴趣,近年来作为一种可再生的能源,在多层模型预测控制方法的方法变得越来越重要(23]。不仅设计控制策略优化问题,可以表示成赋权,模拟方法也可以用来找到最优的解决方案(24]。复杂网络拓扑结构指标分析社交网络很流行,像Facebook, Twitter,或者专家,但有新小说的复杂性指标,如线平衡率和注液电池数量和晶格内的流动来描述制造布局(25]。复杂性可以受到许多因素的影响,但在今天的经济中,最重要的一个影响因素是价格竞争,定价策略的影响。混合技术的设计和运行是一个特殊的供应链管理领域,由于技术和物流方面的重要方法。方法考虑技术和物流方面,研究结果证实,外包是一个宝贵的削减成本的工具,用于混合技术(26]。

智能零售环境、产品改进、相互联系的供应链,和数据驱动业务成功的关键因素是FMLM流程。最后一英里物流被描述为最昂贵的供应链的一部分,具有负面影响污染和操作成本。然而,在人口密集地区,可能物流路径的数量极其的增加,但在这种情况下,有很大可能性优化最后一英里的解决方案。最后一英里跑第一英里和解决方案的集成供应链的复杂性增加。提高FMLM交付的效率是电子商务成功的主要因素27]。多通道的方法,移动商务,数据驱动营销加快电子商务解决方案的改进;电子商务智能系统的再工程产生巨大影响e-order实现过程(28]。

最近的兴趣FMLM供给的扩张在非洲和亚洲的新兴经济体已经大大在文献中讨论;公司扩张[29日),药物分布(30.),城市交通的发展,货运停车场系统在人口密集地区31日),和食品供应链的改进32)是主要的研究课题。

FMLM解决方案的分析、评估和发展领域的研究已显示非凡的增长在过去的几年里。研究人员调查了新的评估和测量方法和工具来提高设计方法包括综合设施选址和路由问题[33,34),发展战略规划框架(35,36),或随机设施路由(37]。第三方物流(3 pl)提供者允许供应链管理外包流程的功能。他们的服务可以包括一个广泛的第一英里或最后一英里操作,如仓储、装卸、包装、装运,和收集38]。

FMLM流程和操作的优化设计和操作有一个伟大的环境影响;因此,重要的是要将环境因素纳入设计方面,目标函数和约束条件的工程和业务问题。它在人口密集的地区尤其如此。研究分析不同解决方案的在线和传统的零售供应链为了评估他们的相对环境影响(39]。最重要的环境影响相关研究领域是专注于通过公路运输服务。研究表明,第一英里和最后一英里旅行交通可能会增加多通道旅行排放显著,减轻潜在影响减少从运输使用40]。可以测量环境影响城市物流解决方案;污染和urbanistic考虑导致了变化在私人交通工具的使用,在密集的城市中心和应用新技术的使用越来越频繁,像加速移动人行道41]。

启发式和metaheuristics工程在各个领域的使用42]。BHO灵感来自异国的行为空间,和强大的地方,重力的力量是如此之高,以至于所有粒子被困到达视界。BHO是一种简化的粒子群优化(PSO)方法和惯性权重由黑洞和恒星的引力43]。BHO是一种有效的全局搜索技术,它可以实现在一个二进制离散或连续的形式。黑洞一个二进制算法(BBHA)用于特征选择和分类在生物数据(44]。一个连续黑洞算法研究土壤边坡的临界滑动面(45),支持连接网络的无损诊断。在这个研究中,底部钻具组合和时域反射计显示底部钻具组合可以在实际系统中实现(46]。BHO可以结合其他启发式算法来提高其效率和收敛。群集的核心的集成优化方法可以增加效率的预处理,转移函数和离散化(47]。

超过50%的文章发表在过去4年。这个结果表明本研究领域的科研潜力。优化的文章,解决第一英里和最后一公里配送是专注于路由、设施位置、策略框架,环境影响,和比较,但没有文章旨在识别的实时优化方面FMLM供应。因此,智能调度综合第一英里和最后一英里的解决方案仍需要更多的关注和研究。据,本研究的主要焦点是集成的建模和分析FMLM供应使用智能调度基于行业的使用4.0的创新。

本文的目的是调查的效果实时智能调度FMLM供给的效率。文学本文的贡献是双重的:(1)FMLM交付的一个集成模型的描述,包括转让第一英里的优化问题和最后一英里交付任务运送路线和设施选址和分配(2)发展black-hole-based算法来解决智能调度问题。

3所示。模型框架

在传统不到负载运输(ltl),大多数早上分娩和皮卡操作都是在下午。这这种情况下,第一英里操作(皮卡)和最后一英里操作(交付)是分开的。智能调度的模型框架FMLM交付可以分析综合处理交货的可能性和皮卡操作优化操作成本和资源的利用率,如包运输卡车,司机和中心。中心在传统交付解决方案发挥了重要作用,但行业的应用4.0发明可以重新定义中心,集中运输拓扑优化模式。

有两种不同类型的交付:(1)计划交货,安排和分配给运输卡车,和(2)开放的任务,没有计划。供应链包括预定的路线,的位置,路线ID。有开放的任务必须捡起,如果可能的话送到目的地。物流系统包括一个中心辐条,拿起包可以存储如果不可能交付包与点对点传输(图5)。

这个模型的决策变量如下:打开任务(新包装)分配给预定航线,拿起包分配给运送路线或中心,和皮卡的调度操作的新包。这些决策变量包括一个集成的优化问题:调度和分配问题。

决策变量描述的决定。在这个模型中必须决定:(一)开放的任务包送货卡车时间拿起或(b),包送货卡车交付包的目的地中心。这些决定代表上述分配和调度问题。有鉴于此,我们定义以下职位描述相互联系的物流网络的布局:(我) 交货地点的位置吗预定交货的路线 ,在哪里 和 。(2) 传感器的位置点的开放任务 ,在哪里 。(3) 的目的地的位置打开任务吗 。(iv) 说话的位置吗 ,在哪里 。(v) 中心的位置。

问题的目标函数最小化的描述整个交付过程的成本。 在哪里安排运送路线的成本没有任何指定打开的任务,是加载和旅行的成本中心或与第一个目的地,从最后一个目的地旅行的成本中心包括卸货,打开皮卡的成本分配任务,然后呢是指定的交付成本开放任务。

第一部分的成本函数(2)包括运输成本的总和安排运送路线没有开启任务的分配,运输路线在哪里的功能交付和接送点的位置和负载影响的具体运输费用: 在哪里特定的运货卡车运输成本吗 , 负载的送货卡车吗通过交货地点 ,和运输路线的长度吗目的地之间和目的地 。

第二部分的成本函数(2)包含加载和旅行的成本中心或与第一个目的地:

第三部分的成本函数(2)包括从最后一个目的地旅行的成本中心包括卸货:

第四部分的成本函数(2)包括皮卡成本分配开放的任务: 在哪里是开放的任务分配给的数量交付路线 , 是开放的赋值矩阵传感器操作任务安排运送路线作为决策变量,是预定的目的地之间的运输长度的皮卡目的地开放的任务 ,和之间的运输长度传感器的目的地打开任务和计划的目的地吗 。

第五部分的成本函数(2)包含指定的交付成本打开任务: 在哪里是开放的交货任务矩阵操作任务安排运送路线作为决策变量。如果打开的小任务分配给送货路线吗分娩后点 ,然后 。如果交付的任务分配给送货路线吗分娩后点 ,然后 。

这个综合分配和调度问题的解决方案是有限的由以下三个约束:

约束1。包运货车的容量不超过后打开任务的分配。新加载的卡车通过小点可以通过添加指定的打开传感器任务和计算的值减去之前分配提供一个开放的任务如下: 在哪里的最大容量是送货卡车吗 。

约束2。不允许超过上限和下限的皮卡和交付操作时间在每一个预定的目的地的时间框架内。 在哪里是将传感器/在交货地点交货时间吗的路线没有任何添加打开任务年代,的下限是皮卡在交货地点/交货时间吗的路线 , 的上限是皮卡在交货地点/交货时间吗j的路线 , 目的地之间的旅行时间吗的路线和目的地的开放的任务 ,和是分配之间的旅行时间开放的任务和计划的成功的目的地交付路线。

约束3。不允许超过上限和下限皮卡在每个分配操作时间开放的时间框架内任务的目的地。 在哪里分配的是皮卡的下限时间开放的任务和皮卡的上限时间分配的开放的任务 。

约束4。不允许交货超过上限和下限操作时间分配在每个开放任务目的地的时间框架内。 在哪里是交货时间的下限任务分配的是营业的吗和的上限是交货时间分配的开放的任务 。

这是直接从(9)和(10), 在哪里安排皮卡时间开放的任务吗和打开任务的计划交货时间吗。

决策变量只能假设二进制值,所以我们将限制与上述决策变量。

图2证明了模型框架包括时间窗和容量约束。图所示,任务分配的开放有很大影响预定皮卡和交付时间,可以计算如下: 在相同的方式,指定打开任务增加的产能利用率运货卡车皮卡后操作,减少分娩后操作:

时间窗口和运输卡车的容量优化问题更复杂。没有限制时间窗和能力,开放的任务可以分配给最近的交货地点交货的路线,见图6。

4所示。黑洞离散算法

黑洞是在外层空间奇异而强大的地方重力力量是如此之高,不仅可以捕获粒子,行星,恒星也光。黑洞是恒星死后出生的。垂死恒星体积达到一个点为零,密度无穷大,成为一个奇点。黑洞的环境可以分析,但黑洞是看不见的。史瓦西半径视界的半径。粒子和黑洞之间的距离对粒子的行为有很大的影响。如果恒星和行星之间的距离是远高于史瓦西半径,然后粒子可以在任何方向移动。如果这个距离比史瓦西半径大,但这种差异并不是太多,时空是畸形的,多的粒子正在朝着黑洞的中心比其他方向。如果一个粒子到达史瓦西半径,那么它只能移动向黑洞的中心(图7)。黑洞黑洞(优化是基于这一现象26]。

黑洞优化的第一阶段是所谓的大爆炸,当一个恒星生成的初始种群的搜索空间。,每一颗星代表一个候选人解决优化问题。恒星的坐标维搜索空间代表的决策变量维优化问题。

算法的第二阶段是星空与客观的评价函数。

第三阶段是选择一个黑洞。可以选择一个以上的恒星黑洞,但在这种情况下,该算法几乎和重力相似的优化。黑洞是恒星重力,最高的价值最高的目标函数。

第四阶段的算法是将星星向黑洞在搜索空间。操作符来计算恒星的新职位只需要恒星和黑洞之间的重力,和明星之间的重力是被忽视的。恒星的运动是一个离散的过程由于整数决策变量。

恒星的运动对黑洞改变解决方案的决策变量所代表的运动明星,这样决策变量将搬到最佳解决方案的决策变量所代表的黑洞。图8展示了恒星的运动的二维Ackley函数(23)。

恒星到达光子球被迫乘坐轨道。光子球体的半径是写成 在哪里引力常数,黑洞的质量,光在真空中的传播速度。恒星到达视界将吸收,和一个新的明星,代表一种新的候选解的优化问题,生成在搜索空间。视界的半径(史瓦西半径)计算如下: 在哪里视界的半径,黑洞的重力,的重力吗明星。

新恒星的生成是基于宇宙大爆炸的大爆炸阶段大危机(BBBC)算法,生成新个体(恒星)质心。 在哪里是一个常数, 根据标准正态分布是一个随机数,然后呢是迭代数48]。

第五阶段是恒星的评价。恒星的重力成为新的黑洞,黑洞和老成为明星。这个阶段的黑洞算法避免了捕捉到局部最优。算法的终止条件可以迭代步骤的数目,计算时间,或者收敛的措施。

5。敏感性分析

本章的框架内,黑洞的灵敏度分析算法描述。在连续的情况下,有一个广泛的基准测试函数来评估启发式和metaheuristics [49),但对于离散算法,这些基准测试函数可以用于约束。框架内的这一部分中,我们评估算法的灵敏度与基准函数的连续问题:(我)《护理功能: 搜索领域 和全球最低的 。(2)Bukin功能: 搜索领域 和全球最低的 。(3)Cross-in-tray功能: 搜索领域 和四个全球最低。(iv)Easom功能: 搜索领域 和全球最低的 。(v)Eggholder功能: 搜索领域 和全球最低的 。(vi)库普的功能: 搜索领域 和四个全球最低。(七)李维功能: 搜索领域 和全球最低的 。(八)地主选手功能: 搜索领域 和全球最低的 。(第九)修改范围功能: 搜索领域 和全球最低的 。(x)Three-hump骆驼功能: 与搜索域 和全球最低的 。这个评估的目的是分析的效果标准与BBBC BHO的组合算法22),并与遗传算法(GA)和和声搜索算法(HSA)。如表1所示,BHO的结合和BBBC算法降低了错误值后50迭代步骤。如图9结果显示,BHBBBC算法与其他三个算法相当。表2证明了决策变量的数量影响所需的迭代步骤达到定义的准确性。我们增加了一些维基准函数如下:(十一)椭圆函数: 搜索领域 和全球最低的 。(十二)。功能: 搜索领域 和全球最低的 。(十三)Styblinski-Tang功能: 搜索领域 和 。

如表2所示,问题的规模增加了所需的迭代步骤的增加达到定义的准确性 。

6。FMLM交付的智能调度

在本章的框架、案例研究进行了分析。本章的目的是分析智能调度的智能调度的可能性来验证使用行业4.0发明FMLM交付。场景1中描述的人物10。

场景1是一个简单的模型和时间窗约束的加载能力,上述算法的可用性。场景1包括三个不同的包运送路线三个不同的公司。这个演示问题的目的是打开任务分配(皮卡作为第一英里操作)可能路线和交付产品到目的地(交付最后一英里操作)以最小化的成本交付(1),而约束,如时间窗和能力,是考虑到((7),(8),(9)和(10))。表3显示了时间窗和预定的交付和上升时间。

每个运货车的装载量是180棕色的大邮政箱(430 mm×300 mm×180 mm),和初始载荷在第一个目的地 。的上升时间打开任务9点至12点,和交货时间必须在12点及15:00之间。表4显示的数量安排皮卡和交付操作。

这个简单的优化问题可以解决上述BHBBBC维版本的算法。优化算法结果如下:打开任务之后可以拿起第二路线,第二目的地,交付后(图4的目的地11)。

场景2显示了一个更大的系统的优化结果。有四个路线从四个不同的包裹递送服务。最初的路线是计划没有任何合作。场景演示了四个开放任务的实时智能调度的可能性使用浮动车数据捕获从三角,车辆reidentification,以gps方法或分享服务监控(图12)。

如图7所示,打开任务的分配不仅考虑时间窗还运输卡车的约束能力。在开放task 2的情况下,传感器操作将最近的计划交货目的地 ,但是交付操作不能安排在最近的交货计划 ,因为限制卡车容量:

如图13节目,在场景2中,最近的皮卡和交付目的地的过载会导致送货卡车,而在转移交付目的地的情况下,不会超过承载能力。

上述优化第一英里最后一英里的供应链会导致提高效率,灵活性,和可用性,而每个环境指标和操作成本的价值降低了。

7所示。结论和进一步的研究方向

4.0行业解决方案能够提高超级物流系统的传统的供应链解决方案。本研究开发了一种方法论的方法实时智能调度的第一英里最后一英里的交付快递公司合作。在本文中,首先,我们系统地审查和分类提出的近期作品的设计FMLM供应。然后,动机的文献上的空白,FMLM供应合作的典范。我们提出了一个通用模型。描述模型包含不同的运送路线不同的公司,合作是基于行业4.0的解决方案,包括车辆reidentification,以gps方法和分享服务监测。智能调度的实时优化开放任务计划路线的分配根据捕获的信息从正在运行的进程。新开发的智能调度问题是解决metaheuristic结合BHO和BBBC算法。灵敏度分析显示两分群启发式的集成的效率。

本文的科学贡献如下:一个集成的实时调度模型第一英里和最后一英里的操作在一个包裹递送环境中,在那里,“超连通”人士操作是基于行业4.0解决方案,和一个新的metaheuristic黑洞结合优化算法和宇宙大爆炸大危机。结果可以推广,因为供应链模型可以应用到不同的应用程序,尤其是多层供应链的汽车行业。描述方法能够支持管理决策;包裹递送公司的经营战略和它们之间的合作合同可以通过上述的结果影响的贡献。

然而,也有对进一步的研究方向。在进一步的研究中,模型可以扩展到更复杂的模型包括额外的约束,如人力资源的可用性或参数的特性转化。本研究只考虑BHBBBC优化的可能的解决方案的算法描述np难问题。在现实中,其他启发式方法也可以适用于这个问题的解决方案。描述了算法的收敛性可以提高使用增强的运营商,和行为的描述metaheuristics其他优化方法可以进行测试。这应该也考虑在未来的研究。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这个项目已经收到了欧盟的资助下地平线2020研究和创新计划资助协议。691942年。这项研究部分的框架进行的卓越中心的米什科尔茨大学机电一体化和物流。