需求量变动引言物流配送过程经常受到某些不确(2)
2013-07-02 01:03
导读：针对已有研究的不足，本文考虑物流配送系统的顾客、物流配送运营商、车辆司机等多个行为主体，从多方的利益角度对系统扰动进行度量，模型的建立和
针对已有研究的不足，本文考虑物流配送系统的顾客、物流配送运营商、车辆司机等多个行为主体，从多方的利益角度对系统扰动进行度量，模型的建立和求解过程以字典序的多目标规划理论为指导。字典序的方法（Lexicographic GP）与权重法（Weighted GP）相比，优势在于：目标独立性强，不强迫建模者或决策者为每个目标设定具体数值的权重，目标的量纲不需要统一，目标之间重要度的转换灵活。因此，该方法的实际应用更为广泛[16]。
数学模型的建立及求解问题描述与界定由于物流配送车辆路径问题有很多种类，本文将研究界定为有时间窗的车辆路径问题（VRPTW），干扰事件界定为需求量增加。该类问题的一个典型特征是客户对货物的送达时间较敏感，问题范围与条件为：单个配送中心，配送中心备有足够数量的同质货物和同型配送车辆，车辆必须从配送中心出发并且最终回到配送中心，每一客户只被一辆车访问一次，如图1(a)所示。为应付突发的需求量，车辆从配送中心出发时满载。本文设计算例时，将需求量增加作为干扰事件，即，在初始物流配送计划执行过程中，某待配送客户的需求量突然增加，如图1 中的客户点7，该增加的量超过了负责配送点7 的车辆的剩余载货量，此时需要其它车前来援助，援助策略仍需满足一个客户只能被一辆车访问一次的要求。
模型假设与符号定义假设初始配送路线的生成以配送成本最低为目标；车辆只要经过客户点，就对其进行服务；配送过程中，车辆离开某客户点前已知其下一个客户点的实际需求量；客户对货物不准时送达有一定的容忍限度，但无论何时送达，客户都不会拒收（实际情况往往如此，如图2 所示）；客户不满意度只与送货时间相关；路径的变动不考虑路段的方向，如果新方案中的路段在原配送计划中，则视为路径无变动。
（科教范文网 lw.nseaC.Com编辑发布） 符号定义：客户j 要求的最早开始服务的时间；：客户j 要求的最迟开始服务时间；Δt j：客户j对货物送达不准时的最大容忍量，即能够容忍的比j e 提前或者比j l 迟到的最长时间；：由第k 辆车负责的客户点j 的不满意度；：车辆k 到达客户点j 的时间；：被使用的配送车辆的集合；：配送中心（以0 表示）与m 个客户点的集合；：集合的势；：干扰事件发生之前的配送路线；：调整后的新路线；：属于调整后路线X 但不属于原路线X 0的边的集合；：属于原路线X 0但不属于调整后路线X 的边的集合；、：分别表示集合和的势；β + ：与原路线相比，新路线中新增了一条边的成本；β ? ：与原路线相比，新路线中减少了一条边的成本；：从点i 到点j 的配送成本；：新配送方案中的客户整体不满意度；：初始配送方案中的客户整体不满意度；：新配送方案的总配送成本；：初始配送方案的总配送成本；：顾客不满意度S和S0的正偏差变量和负偏差变量；：总配送成本f 和f 0的正偏差变量和负偏差变量；其它车辆对点进行服务；≠其它点至点间的路径在车辆的配送路线中，且；：客户j 的需求量；Δd ：客户j需求量的变化，默认值为（0 增加需求量时：Δ > 0 j d ；减少需求量时：Δ < 0 d j ）；：车辆的总载重能力。
扰动的度量函数物流配送干扰管理的目标是干扰事件发生后，得到的新调整方案对整个物流配送系统带来的扰动最小。因此，建立干扰管理模型时，需要对扰动进行定量分析，并将这些扰动的最小化作为目标函数。由于客户、物流配送运营商、司机是使得物流配送过程能够顺利运行的行为主体，三者的利益是研究这种多目标车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem, VRP）需要考虑的，如文献[17]总结的多目标VRP 问题中就包含了提高客户满意度的多目标问题，平衡司机工作量的多目标VRP 问题等等。因此，本文在构建干扰管理模型时，将权衡三者的利益，考虑三者的行为特征，分别度量“客户不满意度”、“配送成本”以及“行车路线的偏离”。但本文构建的模型与多目标VRP 模型有很大的区别：本文的模型是针对物流配送过程中干扰事件发生后，从系统当前的资源、约束和状态出发，寻找新的调整方案，使得对物流配送系统的各个行为主体带来的扰动最小，这个模型的目标与多目标VRP 模型的目标具有显着的不同，它是关于扰动的度量函数，具有度量的模糊性、行为感知的离散性和多样性等特点，是一个十分复杂和难以度量的函数，而多目标VRP 中的目标却是明确和具体的。因此，本文研究的问题比多目标VRP 问题更复杂。
