車輛裝載和路徑安排聯(lián)合優(yōu)化問題研究.pdf

1、隨著物流在社會中的地位越來越重要，物流系統(tǒng)的優(yōu)化問題也成為了研究熱點。車輛裝載問題(Vehicle Filling Problem)和車輛路徑規(guī)劃問題(Vehicle RoutingProblem)屬于物流運營管理中的優(yōu)化問題，也是當前物流配送服務(wù)的兩個核心問題，它們直接關(guān)系到整個物流系統(tǒng)的效率和效益，需從理論到應(yīng)用全面研究。VFP和VRP兩個過程之間的聯(lián)系是非常緊密的，如VFP中的待裝貨物的裝卸順序是由VRP的結(jié)果直接決定的，而VRP

2、的求解過程中又必須考慮對應(yīng)VFP的裝載過程中車輛的載重情況以及空間利用情況，所以應(yīng)該將車輛貨物裝載問題(VFP)與車輛路徑規(guī)劃問題(VRP)統(tǒng)一考慮。
　　 本文將兩個問題整合，通過找到VFP和VRP聯(lián)合優(yōu)化的切入點，建立了聯(lián)合優(yōu)化模型，并提出了一種適合于模型求解的交互式啟發(fā)算法。在聯(lián)合優(yōu)化的VFP部分考慮了貨物的易損性、裝載的穩(wěn)定性、物品不可倒置、車輛平衡性、先下后裝等現(xiàn)實約束條件，這樣不僅可以保證貨物運輸?shù)陌踩?，同時避免了

3、卸貨時貨物的翻倒而導(dǎo)致的卸貨效率低下以及造成貨損貨差的情況，而且可以保證VRP的求解方案的可行性，即在車輛的裝載過程中不會出現(xiàn)一條運輸線路上所要經(jīng)過的卸貨點的貨物不能全部裝進車廂的情況。
　　 本文采用的交互式啟發(fā)算法(CA)是裝載啟發(fā)式算法(MLH)和基于節(jié)約值蟻群算法(MCW-ACO)的有效結(jié)合，即在MCW-ACO搜索路徑解空間的同時通過MLH判斷裝載的可行性，其中，MLH算法采用了剩余空間合并和多次搜索空隙規(guī)則，使每輛車的