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      實(shí)時(shí)路況下同城生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送路徑優(yōu)化

      2017-11-15 19:45:53賈現(xiàn)召戚恒亮賈其蘇李亞琴黃自治
      江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2017年17期
      關(guān)鍵詞:優(yōu)化模型配送生鮮農(nóng)產(chǎn)品

      賈現(xiàn)召+戚恒亮+賈其蘇+李亞琴+黃自治

      摘要:在同城生鮮產(chǎn)品配送過(guò)程中,配送時(shí)間可能會(huì)受到路況信息的影響,因此針對(duì)生鮮訂單要及時(shí)送達(dá)客戶的問(wèn)題,結(jié)合實(shí)時(shí)交通信息,對(duì)同城冷鏈物流配送路徑優(yōu)化進(jìn)行研究。根據(jù)問(wèn)題的描述,從配送區(qū)域的實(shí)時(shí)路況信息出發(fā),提出了基于實(shí)時(shí)交通路況信息的同城生鮮產(chǎn)品配送路徑優(yōu)化方法,建立了最優(yōu)路徑的數(shù)學(xué)模型,采用灰色關(guān)聯(lián)度建立路況矩陣,應(yīng)用改進(jìn)Floyd算法對(duì)算例進(jìn)行求解和分析,通過(guò)可視化界面將路徑結(jié)果輸出,并將在不同時(shí)間窗內(nèi)的配送時(shí)間與靜態(tài)算法下的配送時(shí)間進(jìn)行比較。結(jié)果表明,結(jié)合實(shí)時(shí)交通信息的動(dòng)態(tài)路徑尋優(yōu)方法,在路況擁堵高發(fā)時(shí)間段內(nèi),物流配送時(shí)間更短、效率更高。

      關(guān)鍵詞:生鮮農(nóng)產(chǎn)品;配送;路徑規(guī)劃;Floyd算法;實(shí)時(shí)交通;優(yōu)化模型

      中圖分類號(hào): S126;F252.14文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A文章編號(hào):1002-1302(2017)17-0292-03

      收稿日期:2016-04-18

      基金項(xiàng)目:國(guó)家科技支撐計(jì)劃(編號(hào):2011BAF09B01-06);河南省自然科學(xué)基金(編號(hào):152300410083)。

      作者簡(jiǎn)介:賈現(xiàn)召(1965—),男,河南洛陽(yáng)人,教授、研究員,主要從事農(nóng)產(chǎn)品信息化等方面的研究。E-mail:980833962@qq.com。

      通信作者:戚恒亮,碩士研究生,主要從事農(nóng)產(chǎn)品冷鮮配送等方面的研究。E-mail:18638808804@163.com。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,極大地促進(jìn)了電商銷售模式和消費(fèi)者購(gòu)買方式的轉(zhuǎn)變,使得送貨上門成為一項(xiàng)不可或缺的服務(wù)。在城市道路環(huán)境下,研究如何將訂單特別是生鮮訂單快速地送達(dá)目的地顯得十分必要。

      對(duì)于生鮮產(chǎn)品配送路徑的規(guī)劃,目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者都進(jìn)行了較多的研究。Zhang等采用禁忌搜索算法對(duì)冷鏈物流配送路徑進(jìn)行了優(yōu)化研究[1];Arbelaitz等建立了帶有時(shí)間窗的冷鏈配送路徑問(wèn)題的模型,通過(guò)MEAT啟發(fā)方法和路線規(guī)劃啟發(fā)算法相結(jié)合,從而縮小了可行解的搜索范圍[2-4]。楊丹婷比較了不同路徑算法的優(yōu)化效果,并對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)[5];繆小紅等提出了基于地理信息系統(tǒng)(GIS)的冷鏈配送路徑算法,將配送過(guò)程中的不確定因素考慮在內(nèi)[6]。

      1問(wèn)題描述與建模

      1.1同城生鮮產(chǎn)品配送問(wèn)題描述

      本研究的同城生鮮產(chǎn)品配送問(wèn)題可以描述為1個(gè)配送中心具有多輛配送車,每輛配送車從配送中心出發(fā),以最短的時(shí)間為指定的客戶配貨,配送結(jié)束后返回配送中心。

      1.2模型假設(shè)

      (1)配送中心具有充足的貨源,不存在缺貨現(xiàn)象;

      (2)配送中心具有一定數(shù)量的配送車,每輛配送車的載貨量相同;

      (3)配送車必須從配送中心出發(fā),配送結(jié)束后返回配送中心;

      (4)目標(biāo)客戶的需求量、位置信息已知,配送過(guò)程中無(wú)訂單增加或退訂;

      (5)目標(biāo)客戶的需求量小于配送車的最大運(yùn)輸量;

      (6)每個(gè)目標(biāo)客戶的訂單只能由1輛配送車配送;

      (7)每個(gè)目標(biāo)客戶的配送距離都小于配送車的最大運(yùn)輸距離。

      1.3同城生鮮產(chǎn)品配送模型的建立

      本研究將要建立的模型以綜合配送時(shí)間最短作為目標(biāo)函數(shù)。綜合配送時(shí)間成本包括道路通行時(shí)間、道路擁堵時(shí)間、交通管制時(shí)間以及道路交叉口通過(guò)時(shí)間等。

      1.3.1道路通行時(shí)間車輛道路通行時(shí)間(不包括路口等待時(shí)間)可表示為

      T1=∑ni=0 ∑nj=0dijxij×1Cij·vij。(1)

      式中:dij為路口i到下一個(gè)路口j之間的距離;xij為變量,當(dāng)配送車輛經(jīng)過(guò)(pi,pj)路段時(shí),xij為1,否則為0;vij為配送車輛在(pi,pj)路段時(shí)的平均行駛速度;Cij為(pi,pj)路段的單方向通行能力,公式如下:

      Cij=∑ni=1C0α條α交α車道。(2)

      式中:C0為一條車道的理論通行能力;α條為車道折減系數(shù);α交為交叉口折減系數(shù);α車道為車道寬度折減系數(shù)。

      1.3.2道路擁堵時(shí)間道路擁堵時(shí)間為在道路受到天氣、紅綠燈等待時(shí)間、車流量等影響時(shí)配送車輛的行駛延長(zhǎng)時(shí)間。擁堵時(shí)間可表示為

      T2=∑ni=0∑nj=0Pijλijdij×(1vij-1v0)。(3)

      式中:Pij為配送車輛經(jīng)過(guò)(pi,pj)路段時(shí)的實(shí)際車流量;λij為(pi,pj)路段的日常擁堵系數(shù);dij為(pi,pj)路段的長(zhǎng)度;vij為配送車輛在(pi,pj)路段時(shí)的平均行駛速度;v0為理想配送車速。

      1.3.3交通管制時(shí)間當(dāng)配送車輛經(jīng)過(guò)的路段出現(xiàn)突發(fā)事件進(jìn)行交通管制時(shí),則認(rèn)為車輛通過(guò)該路段的時(shí)間為無(wú)窮長(zhǎng),為了節(jié)約配送時(shí)間,車輛改變行駛路線;反之,則為0。交通管制時(shí)間可表示為

      T3=tij。(4)

      式中:tij為變量,當(dāng)(pi,pj)路段出現(xiàn)交通管制時(shí),tij為∞,否則為0。

      1.3.4道路交叉口通過(guò)時(shí)間不同類型的道路交叉口、路口長(zhǎng)度、車輛流的平均到達(dá)率均會(huì)對(duì)車輛的路口通行時(shí)間造成影響。道路交叉口通過(guò)時(shí)間可表示為

      T4=∑nj=0∑nk=0βθijkdijk×1vijk。(5)

      式中:β為不同類型的道路交叉口通行系數(shù);θijk為(pi,pj)路段內(nèi)的車輛流到達(dá)下一個(gè)路口k的平均到達(dá)率;dijk為緊接(pi,pj)路段的交叉口k的長(zhǎng)度;vijk為車輛在交叉口的通行速度。

      1.4同城生鮮車輛配送路徑優(yōu)化模型

      綜上所述,生鮮車輛配送路徑優(yōu)化模型目標(biāo)函數(shù)如下:

      minf=T1+T2+T3+T4=∑ni=0∑nj=0xijdij×1∑ni=1C0α條α交α車道·vij+∑ni=0∑nj=0Pijλijdij×(1vij-1v0)+tij+∑nj=0∑nk=0βθijkdijk×1vijk;(6)endprint

      s.t.∑ni=0∑mj=0xij≤m(i=0);(7)

      ∑mj=0xij≤1(i=0);(8)

      ∑ni=1xij=1(j=0,1,…,n;i≠j);(9)

      ∑nj=1xij=1(i=0,1,…,n;i≠j)。(10)

      其中,公式(7)約束配送路徑數(shù)不超過(guò)配送中心車輛總數(shù);公式(8)約束配送車輛的起點(diǎn)和終點(diǎn)均為配送中心;公式(9)、公式(10)約束每個(gè)目標(biāo)訂單只能由1輛配送車配送1次。

      2基于實(shí)時(shí)路況信息改進(jìn)的Floyd算法

      與原有的Floyd算法相比,本研究提出的優(yōu)化路徑算法不再單純地用各道路節(jié)點(diǎn)間距的鄰接矩陣作為權(quán)重矩陣,而是根據(jù)公式(6)提出的優(yōu)化模型目標(biāo)函數(shù),綜合考慮節(jié)點(diǎn)距離、車流量、道路施工、管制、擁堵等路況信息,建立實(shí)時(shí)路況的關(guān)鍵評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,然后利用灰色關(guān)聯(lián)分析法得到各路段路況之間的灰色關(guān)聯(lián)矩陣,最后將灰色關(guān)聯(lián)矩陣作為Floyd算法的權(quán)重矩陣進(jìn)行最優(yōu)路徑求解。

      2.1構(gòu)建路況評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

      本研究采用定量與定性分析相結(jié)合的方法對(duì)實(shí)時(shí)交通路況進(jìn)行評(píng)價(jià)。根據(jù)城市道路交通的特點(diǎn),通過(guò)實(shí)證分析和問(wèn)卷調(diào)查建立了如表1所示的路況評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在該體系中可通過(guò)專家評(píng)分法來(lái)確定定性指標(biāo)權(quán)重,而定量指標(biāo)則可通過(guò)上述相應(yīng)的公式進(jìn)行求解計(jì)算[7]。

      2.2求解路況灰色關(guān)聯(lián)矩陣

      對(duì)于道路交通狀況的實(shí)時(shí)變化態(tài)勢(shì),采用灰色關(guān)聯(lián)分析法可以對(duì)其發(fā)展程度進(jìn)行量化的度量,較好地彌補(bǔ)傳統(tǒng)評(píng)價(jià)分析方法的不足[8]。利用灰色關(guān)聯(lián)分析法分析實(shí)時(shí)路況變化,求解灰色關(guān)聯(lián)矩陣的步驟如下[9]:

      (1)確定反映路況特征的參考序列和影響路況的比較序列;

      (2)對(duì)各路況指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行初值化處理;

      (3)求參考序列和比較序列的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù);

      (4)求各指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)度;(5)排關(guān)聯(lián)序,得到灰色關(guān)聯(lián)矩陣。

      各個(gè)路段間的路況關(guān)聯(lián)程度不僅僅是關(guān)聯(lián)度的大小,而主要是用關(guān)聯(lián)度的大小次序來(lái)進(jìn)行描述?;疑P(guān)聯(lián)矩陣由各個(gè)比較序列對(duì)各個(gè)參考序列的灰色關(guān)聯(lián)度rij(i=1,2,…,n)構(gòu)成,將rij進(jìn)行適當(dāng)排列可得到路況灰色關(guān)聯(lián)矩陣:

      R=r11r12…r1n

      r21r22…r2n

      rn1rn2…rnm。(11)

      2.3改進(jìn)Floyd算法求解最優(yōu)配送路徑

      根據(jù)各個(gè)路況評(píng)價(jià)指標(biāo),采用灰色關(guān)聯(lián)分析法得到路況矩陣R。以路況矩陣R作為路網(wǎng)的鄰接矩陣,即R=D=(rij)n×n,rij為節(jié)點(diǎn)vi到vj的路況權(quán)重。最優(yōu)配送路徑求解步驟:

      (1)輸入路況權(quán)重矩陣D0=D;

      (2)計(jì)算Dk=(rkij)n×n(k=1,2,…,n),其中:rkij=min[rk-1ij,rk-1ik+rk-1kj];

      (3)Dn=(rnij)n×n中元素rnij就是節(jié)點(diǎn)vi到vj的最優(yōu)路徑。

      選取洛陽(yáng)市某地區(qū)局部道路作為路網(wǎng)模型,以Visual Studio 2010作為開發(fā)環(huán)境,利用C#語(yǔ)言編制最優(yōu)路徑可視化界面,輸出的最優(yōu)路徑如圖1所示。

      3算例分析

      本研究給出13個(gè)不同時(shí)間窗口算例驗(yàn)證上述改進(jìn)的Floyd算法。具體描述如下:某冷鮮配送中心在全天13個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)分別向目標(biāo)客戶1和客戶2配送訂單,要求訂單以最短時(shí)間送達(dá)客戶,配送車輛從配送中心出發(fā),訂單送達(dá)后返回配送中心,配送過(guò)程中期望理想安全速度為30 km/h。根據(jù)產(chǎn)品配送要求,利用改進(jìn)后的Floyd算法對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解,得到的配送時(shí)間和最優(yōu)路徑如表2所示。

      4結(jié)論

      在城市路網(wǎng)中,冷鮮產(chǎn)品的配送過(guò)程很容易受到交通路況的影響,從而延誤訂單配送。本研究在一般路徑規(guī)劃算法的基礎(chǔ)上,充分考慮了實(shí)際道路狀況,提出了基于實(shí)時(shí)交通路況信息的同城生鮮產(chǎn)品配送路徑優(yōu)化方法,建立了以最短配送時(shí)間為目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型,結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析法建立路況矩陣對(duì)Floyd算法進(jìn)行了改進(jìn),并用實(shí)際算例對(duì)改進(jìn)算法

      進(jìn)行了驗(yàn)證。通過(guò)驗(yàn)證結(jié)果分析了實(shí)時(shí)配送路徑和配送時(shí)間

      的變化情況,并與靜態(tài)條件下的配送時(shí)間進(jìn)行了比較。結(jié)果表明,在路況擁堵高發(fā)時(shí)間段內(nèi),動(dòng)態(tài)尋優(yōu)方法的物流配送時(shí)間更短、效率更高,從而驗(yàn)證了該算法的優(yōu)化效果。

      參考文獻(xiàn):

      [1]Zhang G M,Habenicht W,Spiess W E L. Improving the structure of deep frozen and chilled food chain with tabu search procedure[J]. Journal of Food Engineering,2003,60(1):67-79.

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      [5]楊丹婷. 冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究[D]. 大連:大連海事大學(xué),2014.

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      [8]劉思峰,黨耀國(guó),方志耕. 灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M]. 開封:河南大學(xué)出版社,1991.

      [9]張曉明,王芳,金玉雪,等. 基于灰關(guān)聯(lián)和靈敏度的BP網(wǎng)絡(luò)隱含層結(jié)構(gòu)優(yōu)化[J]. 計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制,2014,22(9):3055-3057,3080.張穎,周金坤. 多位一體農(nóng)業(yè)科研院所基礎(chǔ)設(shè)施使用與維護(hù)的管理機(jī)制思考——以江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院為例[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2017,45(17):295-297.endprint

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