需求量变动引言物流配送过程经常受到某些不确(5)
2013-07-02 01:03
导读：算例设计算例设计如下：某配送中心有20 个客户点，配送车辆的最大载重量为8t。配送中心的坐标为（14.5km，13km），编号为0。20 个客户点的坐标、需求量
算例设计算例设计如下：某配送中心有20 个客户点，配送车辆的最大载重量为8t。配送中心的坐标为（14.5km，13km），编号为0。20 个客户点的坐标、需求量以及时间窗的要求如表所示。设配送车辆在配送过程中的平均行驶速度为20km/h，配送车辆的装卸货时间不计，即服务时间为0。初始配送计划情况如表3 所示。
车辆按表 3 中的路线执行配送任务，在任务执行1h 时，配送中心收到一个需求量变动的干扰事件。为验证模型的有效性，采用多次试验的方法，设立以下4 个需求量变动方案：
方案 1：客户点6 增加2t 货物；方案 2：客户点20 增加2t 货物；方案 3：客户点16 增加0.5t 货物；方案 4：客户点19 增加0.5t 货物。
结果与分析用本文建立的模型分别求解上述4 个方案，采用式(1.1)定义的“平均法”度量系统整体客户不满意度，采用C++语言实现算法的编码，模型与算法的参数如下：最大迭代步数500；最大候选解的数量8；禁忌长度l=9； 1 2 20 Δt = Δt = ...Δt =7；β + = β ? =1，cij为i点与j点间的欧几里德距离，求解结果见表4。用全局重调度模型，使用相同的算法分别求解4 个方案，运算得到的结果见表4 的最后一列，4 个方案的结果相同。
由表 4 的数据绘制结果比较图（见图3，4，5），分别从客户不满意度、配送成本、路径偏离程度三方面比较了干扰管理模型的结果与重调度模型的结果。由3 个图的比较可以看出，四个方案中，干扰管理模型结果的客户不满意度以及路径偏离程度始终低于重调度模型的结果，方案2 和方案4 的干扰管理模型结果的客户不满意度、成本、以及路径偏离程度全部低于重调度模型的结果。虽然对于方案1 和方案3，从配送成本上比较，干扰管理模型得到的结果比重调度模型的结果要偏高一点，但比较此2 个方案的客户不满意度和路径偏离程度，干扰管理模型结果比重调度模型结果的降低幅度明显大了许多。综上所述，与现有的全局重调度模型相比，本文提出的干扰管理模型更能平衡物流配送系统各个行为主体之间的利益，得到的结果更科学。
（转载自http://www.ＮＳＥＡＣ.com中国科教评价网） 结论与展望提出了物流配送系统扰动度量的方法和函数，从参与物流配送过程的行为主体——客户、物流配送运营商、司机三方的利益角度，分别构建客户不满意度、配送中心成本偏差、路径偏离程度三个函数，对扰动进行度量，为这种具有度量模糊性、感知多样性的扰动度量提供了手段，有助于克服全局重调度对系统带来更大扰动的缺陷，为物流配送系统干扰管理建模提供扰动度量的思路与方法。
采用字典序多目标规划的方法，构建物流配送干扰管理多目标优化模型，并引入目标逐级优化的思想，通过局部优化调整，得出新的调整方案，为物流配送系统处理干扰事件提供了建模与求解的新思路。
实际应用方面：由于采用了字典序的方法以及提供了多种客户不满意度的度量函数，本文的模型在实际应用时，可根据干扰管理目标的侧重点，灵活调整目标的重要次序，或者根据物流配送公司的需求，灵活选择客户不满意度的度量函数，模型的实用性更强。
目前，物流配送干扰管理的研究都集中在单一要素变动引发的干扰事件上，现实的物流配送过程存在着多要素同时发生变动的情况，因此，多要素同时变动引发的干扰问题有待于进一步的研究，从而完善物流配送干扰管理模型，使其更贴近现实世界，实用性更强。
