文摘
物流配送车辆规划在物流运输活动中是一个很重要的问题,也是国内外学术界的一个研究热点。目前,许多研究都集中在建立车辆计划模型和优化汽车计划在不同的环境中,取得了丰富的成果。运输生产过程的一个重要组成部分,物流配送的效率是非常重要的整个生产过程。特别是对于应急物流,每一分钟都是那么非常关键的救灾等紧急情况。为了提高应急物流的效率,本文可替换主体技术适用于应急物流,并提出了一个集成的企业宏模型的建模方法,业务流程mesomodeling和微模型设计。使用agent-oriented系统开发方法,系统建立了应急物流配送车辆计划模型。可替换主体自动交易系统的开发过程。结果表明,它是可行的和有效的使用multi-intelligent机身应急物流配送车辆技术规划和决策。本文提出的算法具有集装箱订单序列处理方案,和接受订单的总成本大幅降低初始阶段,显示的实际收敛算法。邻接搜索法和禁忌搜索法处理劳动力总成本的计算,和禁忌劳动成本较低的邻域搜索算法得到更好的结果。
1。介绍
物流产业正在全球一体化的方向迅速发展和电脑操作。物流配送是连接生产者和消费者的重要环节,在整个供应链中发挥着越来越重要的作用。随着社会经济的发展和人民需求的持续改进,物流配送逐渐multi-variety的特点,更少的批处理,实时和定制。要求物流配送系统准确地意识到“7 r。“因此,除了设计一个合理有效的车辆调度方案根据现有的分销订单,物流配送的一个重要问题是各种实时动态形式分布方案以满足人们的需求的影响下客户的真正的需求和随机变量,他们需要满足真正的和定制的需求实时物流配送的客户。运输和生产过程的一个重要组成部分,物流配送一般被认为是包括零件、装配、分销和其他进程。密集的快速发展和综合物流,需要综合考虑各方面的物流配送的研究过程。从物流配送系统的优化,本文主要优化的关键特定链接和技术(1]。许多学者认为,决定安排车辆物流配送优化物流配送系统是最重要的链接,是不可或缺的一部分的密切结合高度发达的智能物流配送和电子商务。我认为它已经吸引了许多学者的关注。研究智能车辆调度技术在国外开始之前,已广泛应用于生产和生活2]。相对而言,智能系统的研究中国的政治决策的学术界仍在不断探索的一个关键阶段,不能满足紧急需求的中国交通行业的快速发展和物流行业。特别是在中国,研究智能决策的实时物流配送车辆动态调度仍处于初期阶段(3]。近年来,可替换主体技术已成为人工智能领域的一个热点问题,它是一个重要的工具在智能决策的过程中(4]。技术的出现也为学者提供了研究机会运输和物流领域的研究物流配送车辆调度系统的决策。它有反应性的特点,预作用和社会性。领域的复杂的问题解决,模式是一种新的方法来研究问题。同时,松是一个颗粒系统由多个计算单元、合作及其特点,并行性、健壮性、可伸缩性和分布式解决方案有天然优势在描述复杂动态系统(5]。因此,它被广泛的用作理论构造各种复杂动态系统的参考模型和中发挥着越来越重要的作用领域的智能决策支持系统。另一方面,为解决复杂的问题,很难通过传统方法获得的结果,我们可以试着用最新研究理论模型和协调和决策方法。经过提炼和总结了研究结果通过技术手段,可以丰富理论,然后扩展到其他复杂系统(6]。基于现有的物流配送车辆调度理论的研究成果,本文将使用技术手段来研究物流配送车辆调度的决策方法和物流配送业务决策提供新技术和方法管理。
2。基本理论
2.1。物流配送车辆调度的概述
2.1.1。物流配送及其模式
(1)物流配送的概念(7]:物流配送是指物流货物分类、打包,分裂,并根据客户需求组装在一定经济和合理的区域,到达指定地点。这是一个链接与重要的直接消费者的物流活动。分布是一个基于商品经济活动收集和分发,它使用汽车运输根据客户需求(如商品类型、数量和交货时间)。一般来说,物流配送主要包括货物的收集和分发,车载产品的组装,分销渠道的定义。后两个部分不仅是物流配送车辆计划的重要内容也是重要的物流配送技术(8),如图1。(2)物流配送的模式:根据不同的企业实体,物流配送可以分为五个模式:个人分配,外包分布,联合分布,混合分布,和虚拟物流配送(9]。Self-distribution意味着企业建立自己的配送中心根据自己的商业策略和规模分布和依靠他们自己的网络系统,如货物的数量分布和商业网站的配置。外包分布意味着一个公司没有建立自己的配送中心,委托其他物流公司贸易合同的形式,并建立长期的战略联盟与外部物流配送公司实现合作共赢。企业采用外包配送模式不需要投资于物流配送,可以省下一大笔建设资源和管理成本,不需要担心相关流程,也可以享受完善的物流配送服务(10]。更重要的是,你可以投资重要的人力和物质资源来提高公司的核心竞争力。由于专业化和生产在许多企业和跨国公司全球化,物流配送是外包的形式进行。外包物流配送的具体模式如图2。
联合分布也被称为合作分布。在过去,由不同的车辆运输货物装载根据货物的类型,这是改为“商品和分布密集,”和所有商品都加载到配送车辆统一分布。图3显示codistribution的效果。
混合分布意味着企业建立自己的配送系统,和大规模分布采用外包的小规模分布模式,可以通过外包实现分销公司。基于这种情况,混合模式可以充分发挥企业的优势在短途和长途分布,节约成本,提高企业效率11]。此外,该公司可以控制的分配商品和适应变化和市场需求。虚拟物流配送模式是一种新的分布概念近年来,指建立动态联盟,实现物流配送的模式与虚拟企业的概念12]。具体流程如图4。
虚拟导入模式的关键是整个配电系统的联系信息是实时和准确的,和所有连接正确同步的调整13]。首先,它需要先进的计算机和网络技术的支持。
虚拟物流配送模式的优点是成本低、效率高、和良好的质量保证。可以充分利用各种物流配送功能,避免重复建设。虚拟物流配送的主要特点是虚拟化,经济、灵活性和效率。虚拟物流配送是物流发展的一个重要方向。
2.1.2。物流配送车辆调度问题
有车辆编程相关的问题。车辆调度问题是物流配送的最重要的部分。物流配送的实际情况生产过程,相应的车辆规划问题通常涉及货物的组装,配置,和车辆的安排指导。货物组装问题是背包问题的应用和扩展。背包的问题是,背包的容量是固定的。对象与不同的权重 ,和值选择和组合是放在背包里物品的总价值最大化。如果一个对象被选中在背包中,变量被设置为 ;否则, 。该数学模型用于解决对象 ,导致
在这些变量中,可以判断,搜索空间 。产品组装是背包问题的延续和发展物流配送车辆调度问题,同时也增加一些实际的限制。物流中心必须遵循几个原则在决定装运货物配送方案。这些原则在一定的理论高度的合理抽象成为数学模型的限制条件。例如,为了充分利用车辆的装载能力,车辆的容量和负载能力可能被考虑。这可以作为一个完整的负载极限。其次,总负载的重量不能达到所有车辆的总负载能力,可以用作重量限制。然后,总负载不得超过量的总和,可以由所有的车辆都可以用作车辆容量限制。此外,装载货物也可以结合重量轻、时间和优先级可以考虑来确定货物的装载限制。数学模型同时考虑多个目标函数和约束条件,这是一个多目标规划问题14]。
调度问题的n, n的事情。一个人做的成本 - - - - - -th是 。人和物必须决定相应的分配方案,和总成本对象必须在最低控制矩阵。 在任务的分配系数矩阵的问题。在实际问题中,根据特定的意义 ,的意思矩阵也不同。元素的行代表的成本做不同的事情人,在列的元素代表的成本对不同的人事物。事实上,矩阵的元素和成本要做作为分级指标。此时,矩阵称为成本矩阵。一般指派问题的本质是寻找最小目标函数分配方案。为了建立一般指派问题的数学模型,有必要导入变量 。
然后一般指派问题的数学模型是2。 在最小值的目标函数是最小化总成本的分配。 约束,它指示做每件事的人是独一无二的,一个人必须做的只有一件事,这个变量是0或1。任何可执行的解决方案通常的配置问题,矩阵的每一列没有一个元素来满足约束条件 。每一行中只有一个元素满足约束 。通常,分配问题 ,一个可行的解决方案。发展物流配送车辆调度问题的调度分配问题。它主要包括两个方面:一个是车辆和司机之间的合作;另一种是匹配的车辆和运输订单。特定调度问题需要考虑更多的元素比分配的问题,所以他们可能会更复杂。
2.2。代理和多重代理理论
2.2.1。代理的概念和结构
代理的概念最早出现在1980年代分布式人工智能领域,和它的原型是休伊特的代理模型。agent-related主题相当深入的学术研究,最经典的是有关“弱定义”和“强大的定义”由他人(15]。
定义1(弱)定义。智能代理通常是一个软件系统具有以下特点。(1)自治:代理操作的能力和控制他们自己的行为或内部状态不直接干预由个人或其他代理。(2)社交能力:代理可以与其他代理交换信息通过他们的交流语言。(3)反应能力:代理可以感知环境,在一定的反应时间,通过行为改变环境。(4)活动:不同的指令执行被动地、机械地在传统的应用程序中,用户代理主要是检测和指示目标的特征自动根据环境的变化。
定义2(强大的定义)。根据研究人员在人工智能领域的智能机身,除了上述特点,应该也有普通人所特有的特点。例如,信仰的缩写,欲望,意图,和报价,分别反映思维的认知,情感,和意识的代理。如果上述定义弱或强,他们基本上描述代理的特点。认为苏联和Novig可以通过检测环境处理环境问题。与对象技术相比,它提供了一个更高程度的抽象。除了封装的属性、事件和方法,它还提供了思考和决策的能力。它有更大的自治权,客观性强,灵活的反应性,客观性、社会性和能体现与人的交互。
2.2.2。可替换主体的概念和结构
(1)MAS的概念:MAS系统一些半自治或独立代理可以与其他代理根据给定的协议的语言来解决复杂的问题。合作的特点,并行性、健壮性、可扩展性、分布、和灵活性。(2)MAS的构成:这个图表显示了标准的结构系统,描述了智能代理的连接在应用程序系统中,反映了信息和控制智能代理之间的关系,并用于反映分布模式,信息共享和存储模式解决问题的能力。
MAS的交互式结构不仅影响自由发挥,也直接影响整个应用系统的性能。它通常分为三种类型:分布式、集中式,联邦(16),如图5。
2.2.3。多重代理沟通
每个代理之间的通信在MAS系统协调他们的行动来实现相互通信和基于通信技术。为了确保顺利代理之间的通信系统中,有必要解决通信机制,沟通语言,交互管理,以及其他相关问题。(1)会话管理:实现双方的会话管理,以确保正确的沟通内容和合作的过程。(2)沟通机制:MAS的通信机制可以分为低层传输协议和高层对话协议。传输协议指的是低级传导机制用于通信。交互协议可以描述各种反应可能性消息和相互作用的基本过程。和沟通有三种机构:直接通信,广播通信,公共黑板系统和联邦系统。(3)沟通机制:MAS的通信机制可以分为低层传输协议和高层对话协议。传输协议指的是低级传导机制用于通信。交互协议可以描述各种反应可能性消息和相互作用的基本过程。和沟通有三种机构:直接通信,广播通信,公共黑板系统和联邦系统。
代理沟通语言(ACL)是多智能协调谈判和合作的高级语言组成的通信指令集和相关结构。的通信命令集和相关结构包括通信内容,消息参数,和消息体,消息体内容的目的是发送方的沟通内容。古典ACL66包括KQML Queryand操作语言(知识),FIPA代理沟通语言(FIPA-ALL)和麻醉品(知识交换格式)17]。
在原来的操作,目标代理知识库和多个许可操作的基本定义。KQML的意义,相关的属性,每个维护基本行为和会议的格式。主要有三种类型的行为基本身体:基本的身体对话。对话类的原语主要是问每一个人,问,如果排除,问一个,否认和其他原语。生的干预和对话机制用于干预正常的会话过程中,过早终止会话,改变默认的会话协议。原始网络和服务主要包括记录,广播和其他原始文字。通过消息的交互,终于意识到谈判和合作代理。沟通KQML语言的语法,意义和语用规则,代理人应遵循实现代理在MAS的中间体是代理之间的通信传输信息和互相交流知识。
3所示。物流配送车辆调度的可替换主体建模
代理是一个想法和方法来描述这个世界。物流车辆研究领域的规划和分配,不同级别的代理商可以用来描述和表达。本部分从宏观模拟物流运输车辆的调度,中间,microaspects。宏观的,使用虚拟物流理论和业务建模,本文构造了一个商业模式的虚拟物流配送,从四个方面阐述:功能,信息,资源,和组织愿景。在中间层,的基础上,分析物流配送车辆的工作流规划、加强物流配送车辆规划的工作流模型通过使用工作流理论和代理技术。在微观层面,代理的分类在MAS物流运输车辆调度系统和代理模型的总体结构和表达方法详细定义。各种各样的模型由上述方法奠定未来研究的基本框架和实现平台。
3.1。代理模型框架
规划物流配送车辆的MAS系统应该明确每个组件的层次结构根据前面的宏观和mesoagent建模。同时,每个系统配置代理应该将当前物流配送车辆计划系统分解成多个实体,这些实体封装到代理,然后建立一个代理系统模型(18]。
如今,个人代理建模方法主要分为基于函数的建模方法和基于物理建模方法。根据物流配送车辆规划体系的现状,本文采用功能建模和物理建模相结合的方法,其中包括等物理实体的管理车辆,运输订单和公路网络信息,配送中心的规划过程和物流配送车辆。逻辑实体(如规划)均匀分解成四个不同类型的代理人:管理代理,代理任务,资源代理和计算机代理。(1)管理代理:管理代理监控和处理全球信息,包括订单,订单取消,订单修改,和计划。让管理代理负责管理、监督和控制整个物流配送车辆的规划体系。在紧急情况下订单,管理代理将开发基础知识规则根据计划,这将用于提高紧急订单的优先级。(2)任务代理:基于任务的代理地图的活动在当前物流配送车辆计划系统。规划层地图分布计划和运行层地图交通秩序验收活动。这里的任务代理将动态生成,然后选择适当的资源来完成自己的处理和监控任务的顺利执行。(3)资源代理:资产类型代理应该映射到一个单位或者单位的组合,至少可以执行一个函数在实际的物流配送系统。例如,一个公司的运输部门可以提供其车辆(团队),道路网络信息、功能、地位、任务需求,由第三方提供的车辆平台和环境信息(团队)和其他公司,判断当前活动,监视资源状态和活动实现。(4)计算机代理:计算代理映射基于禁忌搜索算法,神经网络,遗传算法和免疫算法,以确定它是否能解决这个问题。
在上述四个代理,代理也可以分为实体代理和流程代理在其他方面。前三个属于实体代理,最后属于流程代理。通过使用两个代理,智能multilogistics配送车辆调度系统的功能的灵活性可以改善。
如图6物流配送车辆调度的过程中,物流配送公司合理对应于车辆和运输订单根据现有可用的车辆和道路网络。道路运输信息可以收集使用电子地图服务的实时网络代理。在这里,物流配送车辆调度的业务过程尽可能简化。物流配送车辆调度的主要对象只包括运输代理,汽车代理,和道路网络信息代理。管理对象和逻辑实体包括协调代理和车辆调度代理建立代理结构模型是描述的过程。在图6,协调代理属于管理代理,运输收货代理属于任务代理,马路车辆代理和网络信息代理属于资源代理和车辆调度代理属于计算代理。
这个图表只考虑车辆调度代理和车辆之间的谈判代理,这简化了车辆之间的协调过程代理和代理。汽车代理直接谈判的信息与代理调度车辆交通秩序。协调代理应当被视为普通代理提供的系统。当然,代理将实时动态生成在MAS系统的运行,但是这里并没有具体的分析。
4所示。任务匹配和多重代理物流配送车辆调度的方法
本节主要研究物流配送车辆调度的分解和匹配方法的任务。本文主要关注如何将车辆(人员)需要完成分配的任务分配任务的基础上,任务分解。本部分首先介绍了任务的规划物流配送车辆,然后分解的任务规划物流配送车辆,参照劳动分配的方法和思想结构(WBS)在项目管理中,提出了汽车物流配送任务的分解策略和相应的规划理念的任务。最后,选择和评价方法的车辆(人员)运输要求和相应的关系,提出了不完全条件下的实际信息,并集成到物流配送车辆调度系统。给出一个例子来验证该方法的有效性,而且该方法的有效性在交通序列和车辆或人员沟通说明。
4.1。物流配送车辆调度任务分析
物流配送中心的物流网络系统中具有不可替代的特殊意义,所以它必须有以下基本的物流功能:(我)存储功能:这主要存储和维护项目,在需要的时候可以实时接收。(2)商品调整功能:商品的周期性和季节性变化可以收到相关的大宗商品的需求在不同时期根据商品的调整。(3)分销和销售功能:营销方法相关商品流可以用来促进商品在市场上的流动。(iv)信息管理功能:物流配送中心通常是中央节点信息的加工和处理。它能发挥的作用中枢神经系统在整个物流过程。(v)商品分布函数:这也是物流配送中心的核心和基本功能。我保证货物将交付给指定的客户的要求。
一般来说,物流配送中心的工作流程可以概括如图7。
特别是作为物流配送,物流配送业务的进一步分解表明,物流配送车辆物流配送规划是一个非常重要的一部分。在物流配送中心上游制造企业和部分批发商可以收集、存储,并通过产品备件。物流配送车辆调度的一部分,通常考虑三个任务,包括车辆调度、调度,获取道路信息。运输车辆和人员的过程中,有必要调查相应的订单和车辆或司机和车辆之间的关系的任务。最终,问题在于选择合作伙伴的选择方法和思想基本上是相同的。物流配送的车辆规划方案获得汽车驾驶方案通过一定的决策方法的基础上,获取相关的道路信息。物流配送车辆的示意图如图规划在物流配送中心8。
根据上面的分析思想,我们劳动分配结构(WBS)方法引入到项目管理和进一步分析物流配送车辆的规划活动。
4.2。任务分解
4.2.1。准备工作分解结构
工作分享结构(WBS)上层功能实体分为上分解子项的树结构,然后逐渐分解成独立的单位。这是一个项目管理工具,决定了每个单元可以执行的任务和任务,使项目组织更有效。WBS理论是基于控制论、信息学、系统工程等。WBS也可以被定义为一个过程来实现特定的目标。该项目将从大活动小活动,所有活动将组织在一定的顺序完成。WBS的想法最初是美国国防财政办公室提出的大型设备采购项目的采购和管理。原来的WBS仅限于产品本身。现在,它已经在整个项目生命周期翻新。它是项目管理的主要工具频繁使用19]。
作为一个核心工具在项目管理过程中,WBS是科学和需要遵循一定的规则。总之,应遵循的原则包括以下方面。(1)内容应符合项目(任务),和必要的组件不应披露。为每一个单位 ,如果是分解为低级单位 ,应符合下列条件:
的持续时间合并后的时间吗 (2)工作结构的分解需要确保它是线性的。工作单元X可能属于上层单位之一和两个或两个以上的上层单位和不能相交。 (3)细胞在同一水平上应该有相同的属性。例如, 都表示为函数,或者所有的元素,或全部实现过程(4)确保界面清晰、责任明确。对于每个工作单位,我们需要能够区分不同的工作内容和不同的原则。每个项目单位需要相对强劲的独立性和完整性。控制每个操作单元之间的接口和操作责任降到最低,让它清楚。只有用这种方法我们才能促进的具体分解和实现每一个项目的目标和责任,促进评估结果和责任分析(5)应该确保灵活性。工作分解结构应该促进扩大项目范围和内容,实时改变项目结构
4.2.2。项目任务分解过程
因为项目管理的特点的环境下物流配送车辆计划和实际需要物流配送操作的过程中,提出了一种自顶向下和自底向上项目活动分解方法。分解过程如图9。
根据上面的设计任务分解方法和物流配送过程分析,图9显示后物流配送公司项目的工作分解结构分解(我们只分解为子项目,又可以再细分为原子项目)。此外,项目的分解不同于价值分析活动。后者涉及提取目标过程的一部分,找到目标的主要增值活动过程,并消除不增值的活动。第一种方法将所有项目过程分解成独立的和可衡量的活动和项目的组织实施。细粒度的最后项目的分解,就越容易创建一个计划。用于价值分析的分裂活动,可以控制决策和项目基金。
4.3。车辆调度的数学模型
为了处理工作订单,拖拉机必须首先跑到出发的装卸场所,满足手术时间窗限制离开的地方。拖拉机应该等待手术时间窗口允许容器被加载到拖拉机;操作完成后,车可以开到目的地。在目的地、装卸操作也必须允许的时间内进行。
从图10,我们可以看到,每一个节点代表一个任务定单,和每个虚线序列指导下预告片代表了订单的顺序依次完成拖车。每个弧并不代表实际的地理联系,但代表了订单处理顺序。
为了建立一个数学模型中,我们假设只有两种类型的20英尺和40英尺箱适用于联合国。假设20英尺和40英尺是平等,每个拖车只能携带一个容器。不同的现金类型不会影响计划之前和之后的计划,但他们属于不同的成本计算。每个预告片都有一个预先定义的最大工作时间或最大数量的订单处理。每个工作指令必须满足所有相关工作时间限制。在每个节点只有一个拖拉机可以访问。所有其他工作订单无铅系列车辆存储在0。
以下是决策变量:
。集当工作订单的拖车定于m加工操作;否则,取0。
。集 当工作秩序外包给一个出租汽车(0代表另一个航运公司);否则,O。
代表的等待时间预告片 - - - - - -运行的出发点。
代表的等待时间 - - - - - -th预告片 - - - - - -运行在目的地。
下面是参数:
表示数量的工作;代表了拖拉机的数量;代表了最大数量的工作指令,一辆车一天可以处理;代表完成工作订单的成本用自己的车, ; 代表租赁车辆所需的成本来完成操作指令 , ; 表示的开始时间 - - - - - -th操作 - - - - - -th拖车;代表的开始时间 - - - - - -th拖车和 - - - - - -th操作到达目的地;代表的最后时间 - - - - - -th操作 - - - - - -th拖车;代表了拖车的运行时间目的地的工作离开的地方工作 ; 代表了拖车的运行时间从开始到结束 - - - - - -th操作;代表了处理时间开始第一份工作的网站;表示的处理时间 - - - - - -在目的地th操作;代表的开始时间 - - - - - -th操作和操作时间窗口的开始时间;代表的开始和结束时间 - - - - - -th操作;是指操作的开始时间时间窗口的操作 ; 代表了最终到达时间结束时的操作时间窗口的操作 ; 指出了拖拉机的可用时间的开始时间;表示可用的时间和结束时间的拖拉机。
的时间序列 - - - - - -th操作 - - - - - -预告片是显示在图。建立数学模型如下:
在这里,公式(8)是目标函数,这意味着总成本最低,这是同样的工作。它通常是小于 ,这意味着它更昂贵的完成自己的车辆比外包租赁车辆。公式(9)表明,每个操作只能分配一次。公式(10)表明,所有操作必须以有序的方式安排在一个特定的拖拉机。公式(11)(12为每个操作)表示时间序列的限制,公式(13)表明,在工作时间内必须完成所有操作拖拉机,可用公式(14)和(15)表示在开始和结束时间窗限制,分别。
4.4。禁忌搜索算法和邻域搜索算法交换
禁忌搜索(TS)首次提出了格洛弗,这是当地社区的扩展搜索。它不仅是全球序列优化算法也是一种模拟人类智能的过程。TS采用局部邻域搜索的想法。此外,相对应的禁忌政策灵活的存储结构,介绍了禁忌和禁忌对象的定义,一些对象对应于最优局部解复苏的标记,而不是绝对禁止循环。尽可能避免这些对象在额外的迭代搜索。该算法结合的特点,避免搜索偏差。确保有不同的有效的搜索路径。同时,设置标准鄙视,奖励,原谅各种状态。禁忌搜索主要用于解决各种车辆规划问题。禁忌搜索是非常快,但它在很大程度上取决于最初的解决方案,所以是不可能执行并行搜索定义为GS。
4.1.1。初始解的生成和交换邻域搜索策略
假设有拖车和所有工作流的1、2、3。首先,任务生成的序列是随机插入作为初始方案,剩下的任务序列都是其次的。在这个工作序列,它是用作排序对象外包工作。在构建最初的解决方案,如果不能输入一个新的工作订单当前的工作序列,将再生,直到所有的工作秩序预告片被分配。因此,一个 任务序列生成。
生成初始解时,相邻的交换结构是由使用交换邻域搜索方法。这种方法使用两个序列交换工作订单和生成两个新的工作序列作为新的解决方案:将此称为(0,1),(1,0)、(1,1),(0,2),(2,0),(2,1),(1、2),(2,2)。
在这里,(2,1)意味着两个任务,第一个任务序列接受请求,取而代之的是第二个任务序列和一个任务在第二个任务序列接受请求并被第一个任务序列。此外,它假定每个工作顺序可以交换第0个序列生成一个新的解决方案。
10/24/11。禁忌结构表和禁忌容量设置
在解析过程中,禁忌表可以保存最近改变了工作流程,和禁忌表的容量可以预设。禁忌表结构有两种方式:一是记录每个工作顺序改变了工作任务,另一个是完全记录整个改变了工作序列。在随后的互换操作,操作返回先前存在的工作序列标记在禁忌表,因此禁止提高恢复效率。如果一个新的和更好的解决方案是通过改变工作流程生成的,它将保存到禁忌表和实时更新,但禁忌表容量限制的禁忌模板的数量可以保存工作流。在这里,禁忌表采用“先出,出“更新源,和禁忌表容量设置为10。
4.4.3。终止条件
当迭代的总数达到给定值或不改变当前的最优解在一个给定数量的连续迭代步骤,算法结束。
4.4.4。算法
后生成的初始3.1解决方案通过,根据本文描述的附近勘探方法,第一,第二交换任务序列和序列。完成之后,两个随机任务交流上执行一个任务序列来获得一个更好的全球可执行的任务序列。所有更换工作接受订单被安排在总成本的升序排序。
然后,检查第一个候选人任务序列的执行权限。首先,确定它的存在在禁忌表中。如果在禁忌表中不存在,保存为一个更好的工作序列在禁忌表和实时更新。如果你已经在禁忌表,检查第二个候选人的顺序的任务。具体描述如下。(步骤1)随机生成初始解 , (是目前最好的方案)。(步骤2)初始化禁忌列表和候选人的任务序列(空的)。(步骤3) (循环控制)。(步骤4)探索社区使用交流社区探索方法,更新候选人的工作序列的列表,并组织他们以升序排序。(步骤5)指定第一个更新计划 。(步骤6)如果 ,步骤8。(步骤7)如果选择候选序列的下一个工作,分配到步骤6。(步骤8)如果 ,禁忌表更新。如果 被定义为 , 。(9)步如果超过默认值(假设工作的最大数量,预告片一天可以处理),完整的程序;否则,返回步骤4。
4.5。实例分析
广州Zhuozhi物流(集团)有限公司是一家专业的大型综合物流公司提供完整的供应链服务。Zhuozhi集团广州Zhuozhi物流服务有限公司拥有超过300辆卡车和有丰富的经验在危险货物运输和集装箱运输。公司车辆配备了GPS卫星定位系统,用于车辆定点控制,安全事故控制、负载分配和库存管理,电子信息反馈,客户服务,等等。Zhuozhi集团6 8终端中转仓库和物流配送中心仓库总仓库面积50000平方米,主要从事港口集装箱运输及相关活动。(1)算法有效性分析:在Delphi语言和算法编程实现PIV1.66GHz微机。实验数据收集商业数据处理的集装箱订单的公司在广州从1月到6月,2008年,包括集装箱订单的分布、运营成本和工时的限制。为了简化问题的计算,只有一个第三方替代运输公司。 。
本文的方法是用来处理数据的任何两天,和优化处理结果如图11和12得到了。
通过分析,发现在初始阶段的迭代过程,本文提出的算法具有集装箱订单序列处理方案,和接受订单的总成本大幅降低初始阶段,显示的实际收敛算法。然而,随着迭代周期的增加,优化效果降低不显著,特别是在第九和第十周期,所以最好是不要陷入局部优化在随后的周期。避免早熟的搜索算法的主要原因是为了避免交换算法的早熟。因此,我们证明本文提出的算法是有效的,在一定程度上避免了局部优化。(2)算法优化分析:与其他方法比较,所有月度数据分为6组。首先,插入方法用于获得最初的工作计划和计算劳动力总成本。接下来,邻接勘查方法和禁忌勘查方法在本文中用于处理数据。结果显示在图13和表1附近,禁忌搜索算法获得更好的结果较低的劳动力成本。
5。结论
论述了应急物流车辆调度问题,是一个抽象的车辆规划问题更复杂的时间窗口和没有中央节点。首先,详细分析了集装箱港口的订购工作。在此基础上,建立了集装箱港口的车辆规划模型。我们试图建立一个数学模型根据现状和建立一个新的禁忌搜索方法解决模型。通过港口的详细调查数据和使用本文提出的算法来模拟和实际数据分析,实践证明该方法是有效的。同时,目标结果与一个插入法和邻域搜索法相比,这表明,该方法可以获得更好的整体优化解决方案在实际应用和更好的经济效果。
数据可用性
使用的实验数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称,关于这项工作他们没有利益冲突。
确认
这部分工作是赞助中国的山东省自然科学基金(批准号:ZR2021QG033)。