动态需求下车间生产物流VRP优化

发布时间：2021-09-03 01:22

　　为适应智能工厂生产物流管控智能化与生产过程柔性化的要求,考虑"多品种、小批量"模式下生产节拍变动引起的物料配送和产品运输不确定因素,基于传统软时间窗提出一种曲线型软时间窗,构建在不同服务时间段的成本惩罚函数,以此表示客户对服务时间的满意度。在此基础上,考虑动态需求等特性,构建了以物流运输总成本、总时间成本最低和服务满意度最优的多目标车辆路径问题数学模型。模型求解采用改进的NSGA-Ⅱ算法,该算法采用两段式染色体编码方式进行编码,在迭代进化过程中,为提高交叉变异后解的质量,引入正态分布交叉算子,同时改进自适应交叉与变异概率公式。通过实例验证了目标模型和改进NSGA-Ⅱ算法的有效性和可行性。 

【文章来源】：西南科技大学学报. 2020,35(03)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

传统软时间窗惩罚成本函数

在传统软时间窗的基础上，本文以车辆服务时间点为依据进行服务满意度分类，并考虑到物料运输延时到达影响项目进度的损失比物料提前送达的损失更为严重，提出曲线型软时间窗，如图2所示。把客户对车辆的服务满意度评价分为满意、较为满意、不满意3个层次。如果满意度评价为满意，不需要支付惩罚成本;如果满意度评价为较为满意，对于时间窗的偏离需要支付较少的惩罚成本;如果评价结果为不满意，则需要支付较多的惩罚成本。在最佳服务时间窗[ta,tb]的基础上，可偏离得到客户的可接受服务时间窗[t"a,t"b]，其中，t"a=ta-Δ1,t"b=tb+Δ2。若车辆在[ta,tb]内到达提供服务，满意度评价为满意，即惩罚成本为0;若车辆在[t"a,ta]或[tb,t"b]内提供服务，满意度评价为较为满意，只需支付较少的惩罚成本;若车辆在(0,t"a)或(t"b，∞)内提供服务，满意度评价为不满意，则需要支付较多的惩罚成本。基于曲线型软时间窗的成本惩罚函数如式(1)所示:

改进NSGA-Ⅱ算法流程图


本文编号：3380119