基于时效约束的多级节点设施运输网络优化研究

发布时间：2020-11-20 09:12

　　 区域内多级节点设施运输网络的整体优化不仅可以合理配置运输资源,有效提高规模效益,还可以提升满足时效的运输服务水平,对于运输业运输水平的提升有着十分重要的作用。首先,基于多级节点设施分析构建货物运输网络;其次,通过对运输网络成本以及时效要求的分析,建立具有时效要求的多级节点设施规划模型,在此基础上加入混合节点的优化方案,对模型进行优化调整;最后,通过实例分析对该模型进行评价,验证模型的适用性。结果表明:具有时效约束的多级节点设施运输网络优化模型可以在有效降低运输网络物流成本的基础上,满足运输过程中的时效要求。
【部分图文】：

1.1 问题描述与假设运输企业在货物运输过程中,经常会发生运输车非满载运输、运输路线不合理以及运输时效达不到客户要求等情况,一方面增加了运输企业的车辆成本和货损成本,另一方面导致运输网络管理混乱、运输路径拥挤,降低了运输效率和服务质量[13]。针对上述情况,运输公司在一定时间内把货物集中到二级仓,再按照不同目的地将货物发往一级仓和网点(如图1所示),利用配送中心之间的干线通道进行大规模运输,产生规模效益来降低运输成本[14-15]。本研究主要解决的问题就是在现有运输配送网络节点布局的基础上,以最小化运输总成本和最小化运输时间为双重约束[16],建立运输网络优化模型,确定各级仓库与网点之间的配送关系,实现高效配送的全局规划。

分析图2与图3的结果,可以发现,在求解本模型过程中,自适应遗传算法AGA)与遗传算法(geneticalgorithm, GA)、粒子群算法(particle swarm optimizalion,PSO)相比有着更好的表现。GA在40代后开始趋于平缓,PSO在30代后开始趋于平缓,且容易陷入局部最优,而AGA有着更好的迭代结果,可以避免早熟,提高模型求解效率。图3 自适应遗传算法与粒子群算法适应度对比图

自适应遗传算法与粒子群算法适应度对比图
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本文编号：2891195