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      冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究

      2018-03-09 08:49:28張微
      科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2018年7期
      關(guān)鍵詞:路徑優(yōu)化冷鏈物流

      張微

      摘 要:當(dāng)前,我國(guó)冷鏈物流的配送成本非常高,其很大程度的影響了該行業(yè)的發(fā)展。文章主要通過在傳統(tǒng)的配送路徑模式中添加了制冷成本和貨損成本,隨后構(gòu)建了以時(shí)間窗為基礎(chǔ)的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模式。該實(shí)驗(yàn)也證明了此方法能很好的顯示出冷鏈物流自身的特點(diǎn),也能夠?yàn)槔滏溛锪鞯膶?shí)際操作提供有代表性的理論指導(dǎo)。

      關(guān)鍵詞:冷鏈物流;路徑優(yōu)化;時(shí)間窗;改進(jìn)遺傳算法

      中圖分類號(hào):F252 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):2095-2945(2018)07-0177-02

      Abstract: At present, the distribution cost of cold chain logistics in China is very high, which greatly affects the development of the industry. This paper mainly adds refrigeration cost and damage cost to the traditional distribution path mode, and then builds the cold-chain logistics distribution route optimization model based on time window. The experiment also proves that this method can well show the characteristics of cold chain logistics, but can also provide representative theoretical guidance for the actual operation of cold chain logistics.

      Keywords: cold chain logistics; path optimization; time window; improved genetic algorithm

      引言

      如今,我國(guó)的冷鏈物流模式和國(guó)外相比非常的落后,并且配送的成本也非常高,對(duì)產(chǎn)品的損耗也非常大,所以已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代社會(huì)對(duì)冷鏈物流的需求。通過分析相關(guān)數(shù)據(jù)可以得出,我國(guó)冷鏈物流配送時(shí),不同產(chǎn)品出現(xiàn)的損耗程度也是不一樣的,如蔬菜類的損耗高達(dá)30%,肉類產(chǎn)品為12%,水產(chǎn)品即15%等,其損耗量可以說是排在了世界的第一位,損耗的產(chǎn)品就能夠滿足我國(guó)2億人口的基本需求,導(dǎo)致每年的經(jīng)濟(jì)損失都高達(dá)上億元[1]。雖然配送是整個(gè)冷鏈物流中最不能缺少的部分,但其技術(shù)的落后已經(jīng)對(duì)行業(yè)的發(fā)展造成了影響。

      1 遺傳算法的基本原理

      遺傳算法可以說是一種利用檢測(cè)和生成來進(jìn)行搜索的算法。它主要是利用群體中所有的個(gè)體來當(dāng)作操作對(duì)象,同時(shí)會(huì)回應(yīng)每一個(gè)個(gè)體的問題,其中的具體操作有三個(gè)即變異、交叉、選擇。如果使用Matlab7.0來編制算法模型的計(jì)算機(jī)程序,就能很好的解釋配送問題的過程,同時(shí)會(huì)得到最佳的配送路徑。相關(guān)人員要想解決現(xiàn)實(shí)存在的問題,即在算法中應(yīng)該包含有以下幾個(gè)要素:

      第一,編碼。我們都知道遺傳算法是不能直接對(duì)空間的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的,是需要利用編碼來把他們轉(zhuǎn)換成為基因性的數(shù)據(jù)。第二,評(píng)估的適應(yīng)程度。該算法在搜索過程中是需要利用適應(yīng)度來評(píng)估整體的方向,同時(shí)會(huì)把該數(shù)據(jù)當(dāng)作是遺傳操作的依據(jù),適應(yīng)度的函數(shù)一般選擇非負(fù)數(shù),這樣才能保證其方向的一致。第三,選擇。利用適者生存來作為原理,從群體中選擇幾個(gè)適應(yīng)度較高的個(gè)體來產(chǎn)生新的群體,生命力越強(qiáng)的個(gè)體被選擇的機(jī)會(huì)就越高,但也不是說所有適應(yīng)度高的個(gè)體都會(huì)被選擇。

      2 基于時(shí)間窗的冷鏈物流運(yùn)輸路徑優(yōu)化模型

      2.1 模型建立

      (1)模型及問題描述。如果假設(shè)冷鏈配送中心f需要為多個(gè)客戶(N,N={1,2,…,n})服務(wù)時(shí),其配送的產(chǎn)品類型相同,客戶i對(duì)于產(chǎn)品的需求量是gi,配送車輛的送貨方向是相同的,即配送點(diǎn)每天都會(huì)派出k輛承重量為G0的車。另外,每一輛車在配送完成一個(gè)或者多個(gè)客戶時(shí)便返回配送點(diǎn),即車k的配送路徑就是一條路徑k,因此,k=1,2,…,K,而車輛的速度都是保持v速度行駛,每一個(gè)客戶的地點(diǎn)也已經(jīng)掌握,并且只能有被一輛車進(jìn)行配送,需要讓所有客戶都能得到服務(wù)。

      (2)構(gòu)建模型。第一,即配送車輛的運(yùn)輸成本問題。運(yùn)輸?shù)某杀居旨?xì)分為變動(dòng)成本和固定成本,這里所說的固定成本是常數(shù),和車輛的相關(guān)費(fèi)用有關(guān)系,和配送的距離、客戶的需求量等沒有直接的聯(lián)系。為了方便計(jì)算,在此計(jì)算公式里并沒有把其考慮進(jìn)來。變動(dòng)成本和車輛的行駛距離是成正比的,因此,運(yùn)輸成本可以使用(1)、(2)公式來計(jì)算,具體如下:

      Cy是配送的總運(yùn)輸成本,c是運(yùn)輸時(shí)間的費(fèi)用,yi是車輛到達(dá)目的地i的時(shí)間,si是車輛在目的地i服務(wù)的時(shí)間,和需求是成正比的,tij是從目的地i行駛到目的地j的路程時(shí)間,G是車輛的指定重量,[ai,bi]是目的地i的服務(wù)時(shí)間窗。

      第二,在配送時(shí)出現(xiàn)的貨損成本。即需要冷鏈物流配送的產(chǎn)品其自身就有很多不能控制的因素,在配送的過程中會(huì)因?yàn)榉N種原因?qū)Ξa(chǎn)品本身造成影響,從而產(chǎn)生貨損成本。構(gòu)成貨損成本的主要原因有以下兩種:一是在配送的過程中因?yàn)殚L(zhǎng)時(shí)間的波動(dòng)導(dǎo)致產(chǎn)品受損;二是打開門卸貨時(shí)導(dǎo)致產(chǎn)品受損。其中,η是冷凍產(chǎn)品的單價(jià),η1是配送過程中產(chǎn)品受損的比例,η2是卸貨過程中產(chǎn)品受損的比例,dij客戶i到客戶j的距離。

      第三,配送時(shí)間超出的懲罰成本。換句話說,就是沒能在規(guī)定的時(shí)間里完成配送服務(wù),就會(huì)出現(xiàn)懲罰成本,該方法是使用軟時(shí)間窗來計(jì)算懲罰成本。即配送的時(shí)間達(dá)到[t2,t3]時(shí),在這一時(shí)間范圍內(nèi)是不會(huì)產(chǎn)生懲罰成本的,如果配送的時(shí)間在[t1,t3]時(shí),其懲罰成本為a,如果配送時(shí)間是[∞,t1]、[t4,∞]時(shí),其最大的懲罰成本是M。endprint

      第四,在配送時(shí)出現(xiàn)的制冷成本。冷鏈物流配送對(duì)于產(chǎn)品的要求是非常高的,即在配送的過程中一定要保持產(chǎn)品處于低溫冷藏的環(huán)境中,因此就會(huì)產(chǎn)生很高的制冷成本[3]。在制冷成本里還包含有裝卸貨的制冷成本和運(yùn)輸過程中的制冷成本,而運(yùn)輸成本和配送時(shí)間是成正比的,裝卸貨時(shí)產(chǎn)生的制冷成本主要是打開車門之后產(chǎn)生的,因此,相關(guān)人員只需要計(jì)算打開車門時(shí)的制冷成本即可。

      另外,Gt代表的是車輛的熱負(fù)荷,0則是正常數(shù),是代表車輛車廂的變化程度,R則是熱傳導(dǎo)率,單位為(W/(m2·K));S是車體的正常表面積,而S=Sw、Sn、Sw是表面積,Sn是內(nèi)表面積,單位都是相同的,即m2;ΔT=Tw-Tn。車輛的配送總行駛時(shí)間的表示單位是K;t,p是制冷成本,Gs則是打開車門損失的熱負(fù)荷,V是車廂的面積,β是開門的程度。

      2.2 算法設(shè)計(jì)

      2.2.1 編碼方式

      本文主要使用的是自然數(shù)編碼的方式來進(jìn)行,是構(gòu)造問題解向量的染色體結(jié)構(gòu)。其中每個(gè)染色體的長(zhǎng)度都是n+m+1,即:G=(1,i11、i12、∧、i1t、1、i21、i22、∧、i2t、1、iml、im2、∧、imt、1),這里主要代表的是一條具有可行性的配送路線。該方式的含義為:當(dāng)?shù)趍輛冷鏈配送車從(0)開始出發(fā),隨后完成了上述的配送路線之后又回到了(0),這自然就形成了一個(gè)子路線,而m則是反復(fù)的,一直到完成所有的需求點(diǎn)。

      2.2.2 遺傳算子設(shè)計(jì)

      第一,即選擇算子。相關(guān)人員在操作的過程中,其應(yīng)該要選擇質(zhì)量比較高的個(gè)體,而那些比較劣質(zhì)的個(gè)體應(yīng)該適當(dāng)?shù)姆艞?,這樣才能讓群體中的適應(yīng)數(shù)值得到提升,從而提高配送的質(zhì)量,在操作中選擇的概率函數(shù)為:

      第二,即變異算子和交叉算子。這里所說的變異操作主要是模仿生物發(fā)生突發(fā)狀況,其突然變成另外一種生物的狀態(tài),這樣可以讓相關(guān)人員在收斂時(shí)保持住它自身的靈活性。而變異概率函數(shù)和交叉概率函數(shù)為:

      在這里,fnax是群體里最大的一個(gè)適應(yīng)值,而favg則是群體里的平均適應(yīng)值,f'是需要進(jìn)行交叉的群體中,其相對(duì)比較大的適應(yīng)值,f是變異個(gè)體的適應(yīng)值。其計(jì)算函數(shù)是采用上述的(16和17)來計(jì)算,隨后會(huì)得出兩個(gè)適應(yīng)度計(jì)算Pc和Pm,最后相關(guān)人員從中選擇一個(gè)最大的數(shù)即可。

      3 算例驗(yàn)證

      為了驗(yàn)證遺傳算法的真實(shí)性和有效性,該驗(yàn)證主要以福州某冷鏈物流運(yùn)輸公司為當(dāng)?shù)厥袇^(qū)客戶配送路徑為例。該配送中心需要為市區(qū)內(nèi)的十家客戶展開配送服務(wù),根據(jù)配送單位提供的資料,其配送的貨物都是當(dāng)?shù)爻忻刻於紩?huì)出售的新鮮蔬菜,而為了保證蔬菜的質(zhì)量,防止出現(xiàn)串味的情況,其保持的時(shí)間應(yīng)該在12小時(shí)之內(nèi)。如果室外的溫度已經(jīng)超過20℃時(shí),其冷藏車?yán)锏臏囟染蛻?yīng)該保持在2℃-14℃之間,如果室外的氣溫低于20℃時(shí),則可以通過常溫進(jìn)行配送。另外,如果配送單位是采用小型貨車來進(jìn)行運(yùn)輸時(shí),其運(yùn)輸?shù)哪芰t為4t,假設(shè)所走的每一條路徑都是正常的,并且配送車輛的平均行駛速度一直保持在35km/h時(shí),其配送單位的運(yùn)輸成本約為2元/公里。因此,配送單位在不超過車輛運(yùn)輸能力的同時(shí),其可以合理的規(guī)劃配送路線。

      綜上所述,因?yàn)榭紤]到在冷鏈物流配送時(shí)一定會(huì)產(chǎn)生很多成本問題,如制冷成本、貨損成本、車輛的固定成本、運(yùn)輸成本、違約懲罰成本等等,這些方面的問題也是需要相關(guān)人員進(jìn)行深入分析的。本文主要以總成本為最小目標(biāo)的冷鏈物流配送優(yōu)化模式,通過一系列的算式和驗(yàn)證可以得知,該配送模式不但是冷鏈物流配送的最佳途徑,還能很大程度的減少配送成本。因此,該配送模式是值得推廣和使用的,可以讓冷鏈物流配送變得更加科學(xué)、更加規(guī)范。

      參考文獻(xiàn):

      [1]石兆,符卓.時(shí)變網(wǎng)絡(luò)條件下帶時(shí)間窗的食品冷鏈配送定位——運(yùn)輸路徑優(yōu)化問題[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2013,30(1):183-188.

      [2]張玉春,余炳,申風(fēng)平.基于改進(jìn)蟻群算法的時(shí)間窗約束下物流配送車輛路徑優(yōu)化研究[J].現(xiàn)代管理科學(xué),2010(12):117-119.

      [3]蔡婉君,王晨宇,于濱,等.改進(jìn)蟻群算法優(yōu)化周期性車輛路徑問題[J].運(yùn)籌與管理,2014,23(5):70-77.endprint

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