包裹合并与时间窗口：一个改进包裹分发的两阶段优化算法

发布时间：2017-11-09 03:21

  本文关键词：包裹合并与时间窗口：一个改进包裹分发的两阶段优化算法

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【摘要】：第1章引言1.1.主题的来源本文研究满足物流网状系统优化需求的e-客户(或电子客户)商品递送算法。类似的系统很复杂,并且计算复杂度在高级几何级数增长,因此必须开发更好的运输系统来支持电子商务的不断发展,避免对社会潜在的有害效果,比如载运工具数量的过快增长及运费的过度浪费等。找出关于递送的至关重要因素,能够影响创新发展方式。此创新方式会有助于构建更有效、更可靠的递送系统,而这就是本文的主要目的。零售商和快递公司的递送过程需要扩大到仅仅出售与运输商品之外。管理供应链在单独、线性流动,现在供应链提供的广泛、一系列复杂非线性任务将得到优化。为此,将现在的方法需要调整,要把动力转运与可用性,优化递送时间与变量范围联合起来。这些调整包括专门联合递送操作。让这种联合发生,需要不断地重新调整业务流程与规格,采用运输与分配资源的统一标准。进一步包装再设计促进提高包裹运输供应链,并提出有价值的机会降低运营成本以及提高满足e-客户的水平。本文提出并检验了四个递送在网上购买的商品独特情况,其中包括时间窗排序及转运。商品从一辆运载工具转运到另一辆的可能性加大了操作的灵活性。如果这个灵活性与优化时间窗安排结合在一起,会建立支持系统执行上的优越条件,这样将有助于提高综合生产率。主要目标是通过使合并范围、运输距离以及包裹递送时间增至最大限度的原型模型,测量每一个情况的效率。本论文是为满足快递公司优化物流技术的需求增加而研究的。1.2.问题描述在数据中心,系统用两个方式安排订单:依据客户账户或送货地址。每一个订单排好之后,开始供应排序,而效率涉及到输入。“合并”这个术语来表示分离的货物将一起运输到具体地点。以下的图型描述研究的四种情况。现实生活中的数据并不完全可用。各大快递公司都受控于一些大的公司,生成的数据既是公司的商业机密又涉及用户个人隐私。由于至关重要的是确定精确的概率分布,而且每一个过程适合它,它的参数有价值的,以及以拟合优度检验为基础的随机变量正在生成为了支持模型的分析方法验证。本文的后续研究会允许处理更大规模的数据集。1.3文献综述路径规划安排问题出现于许多交通科学领域中的物流系统中。它的优化过程是寻找有时间表形式的任务,由从收集与递送需求到载运工具组成,满足定义的结束条件,并同时使部分费用函数最小化。本文研究的问题包括几个正在学习过程当中的方法,尽管这种特殊方法在参考文献尚未见过。该情况就是取货及送货问题之一,又是交通科学领域的物流系统中最关注研究的问题之一。这就是载运路径问题安排中的一个特殊情况,也就是一套要求的路径安排问题,使用载运工具从中央仓库到一组位置。在本章提供关于取货及送货问题以及转运及时间窗的参考文献的广泛研究;并介绍包裹合并的取货及送货问题以及时间表模型的优化。本文扩展取货及送货问题来考虑到单独、多种、随机的及动力的转运地点,在那里载运工具能交换、取货或送货到多种位置。1.4目标1.4.1.主要目标研究在网上购买的商品递送中四个特殊情况的物流效率,通过优化的转运及时间窗排序,构建优化合并范围、运输距离以及持续时间的原型模型。1.4.2.次要目标·提出包裹投递范围内的包裹合并概念;·基于现实数据样本形成随机变量;·通过使用数学模型的组合优化技术,应用转运、车辆共乘及时间窗的强弱测序的概念;·用解析和计算方法确认模式;·实验评价不同情景与限制的系统原型;·找出问题来源与重要变量来改善送递过程。1.5.主要贡献·包裹合并收集与递送问题的介绍及完整的数学表述;·通过强弱排序优化安排时间窗的模型表述;·直连图技术(取货及送货问题的解决,允许转运到计算地点);·在递送过程当中分析执行多级阶段模型的益处;在这情况下运用转运及优化时间窗安排;·计算机结果显示模型执行的益处;·参考关于取货及送货问题、时间窗以及转运或传输的现代文献。第2章取货及送货问题本文中的2章介绍带转运模式的取货及送货问题的完全数学表述。还开发并解释此问题的解决如何能作为时间表的形式。另外,提出所有数学表述的模型分析与计算机方法验证。研究的情况属于取货及送货问题的特殊情况,因此事先需要正式定义一般性问题。为了实现此目标,首先提出取货及送货问题的一般性问题定义;然后解释如何附件转运让此问题变成更有挑战性。最后,插入模式将时间窗最优化的安排。由于在研究的情况要检查商品转运到优化短期停止,本文还解释如何把取货及送货问题的解决可以提炼成时间表形式及可以优化的多重目标函数形式。在基本取货及送货问题当中,单独运载工具取货之后,一路上把货运输到目的地。按本文中定义的问题,一辆运载工具会取货,在计算地点遇到另外一辆运载工具后进行货物交换或者简直转运或取货。第3章时间窗排序以我校的时间窗研究团队的工作为基础,并使用强、弱排序算法。本节介绍模型的数学表述,使最优化窗安排在取货及送货问题当中结合成为整体,以强弱排序技术为限制。首先应用把运载工具启动与到达排序作为限制,然后介绍模拟决策变量来优化管理时区。本人还介绍如何形成随机数据并显示结果可视化。第4章现实系统实验四个研究情况是现实系统的一部分。本节包括的实验主要目的如下:关于时间窗安排一体化的动态及物流方面的转运提供更深的了解。如何执行模型的二阶段而显示计算机结果。4.1二阶段的模型执行本节描述时间安排模型领域,并解释输出的重新安排如何把非有效时间变成有效的。随后,本人提交二阶段执行模式。此模式之所以是有效的,主要是因为取货及送货问题优化解决为规模大的问题中是不切实际的。因此下面几节阐述图搜索方式,尽管回到质量高的解决比其他优化方式更快,输出还并不优化由于指数的搜索空间。此外,由于平均计算来源,时间安排模式会帮解决更大数量的任务。4.2.取货及送货问题解决的方式在这一节中本人广泛地解释我们的解决方法怎么区别于大多数其它参考文献看到的方法,并且此解释包含转运有效的理由。因此,先进行模式实验,建立一个没有转运的解决方法,其次从零开始建立基于图表的带转运解决。此外,仔细解释将随机寻找转运地点算法而带转运图解决方法是怎么从零建立的。后来,解释提出的方法怎么寻找每一个订单的最好路线以及质量高的解决方法,尽管在计算方面它比参文献中见到的方式慢一些。最后,图解决建立之后,本人解释最短期路径算法软件如何找出最优化的时间安排。4.3结果可视化这一节中本人提出选定的实验结果为显示基于小型现实系统的解决时间表案例。此外,还进行更复杂的数据集的实验,为了模型执行的进一步验证。我们安装系统就可以测试四个研究的情况通过执行开发的二阶段优化模型。最初,我们实现算法中的第一阶段来决解不带转运和带转运的问题。我们成功地开启第二阶段来在不受限制的时候再安排任务排序。例举正八角形的简单网络的例子,再找优化的时间表。每一个快递公司有一系列运载工具及要发给客户的许多商品,并且每个商品、运载工具、任务及快递公司财产都根据现实情况而是仿真的。本研究安装的这种几何系统中实验有多种变化,后来变成直连图。此模型的递送各种不同境况都是四个研究情况的一部分。为了比较一下模型性能,我们解决带转运和不带转运问题。我们显示应用模型的第一阶段之后的全面结果,输出以形成的有限图为基础的带转运的时间安排。所以,如果可以的话,我们应用算法的第二阶段以便再安排任务排序。改善的安排通过一个任务调整而实现,为最小化载运工具的非有效的时间。计划时间跨度的持续时间及计划完成时间表都被分析带转运和不带转运,然而排序算法只能应用在待转运的时间表。开启排序模型后,得到了积极的结果,而且计划时间也减少了。最后,我们启动模型在数据集比较大的范围,结果很有效且令人满意;并提供了现实递送系统当中应用此模型的有效影响分析。结论本文定义并展示包裹合并取货及送货问题的完整数学表述,而且提出二阶段的优化算法建议来解决此问题。最重要贡献是,为了连续任务的再安排,利用直连图解决方法建立待转运的递送时间表与优化模式。通过操作实施分为两个阶段,我们可以:(1)建立小型时间表,结合起来可以建立完整运营时间表;(2)可以最大化平时受硬时间窗约束的载运工具的有效运营时间。提供计算机结果来展示此模式的益处,通过执行现实例子得到近似最优化的解决方案。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F252
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本文编号：1160092