模糊环境下的配送网络优化模型与算法

发布时间：2018-11-27 14:31

【摘要】：配送网络优化问题是供应链管理的重要难题,其处理好坏直接影响企业的经济效益和顾客的利益,已成为运筹学、组合优化以及管理科学领域研究的热点。本文以车辆路径问题(VRP)、定位-路径问题(LRP)和同时配集货定位-路径问题(LRPSPD)为例研究配送网络优化问题。因现实生活中,经常出现某些信息无法提前获知的情况,属于不确定范畴,而确定范畴下的研究理论和方法不一定可行,因此,研究解决这类问题具有重要意义。文中采用模糊化处理不确定因素,研究模糊环境下的VRP、LRP和LRPSPD。在模糊VRP中以模糊需求VRP (VRP with Fuzzy Demand, VRPFD)为例,考虑车辆容量限制,设计混合分散搜索算法(Hybrid scatter search algorithm, HSSA)求解,提出符合VRPFD特征的全局调整优化策略进行实时调整,最后验证了算法和策略的有效性；在模糊LRP中以同时具有模糊需求和模糊旅行时间的定位-路径问题(Location-Routing Problem with Fuzzy Demand and Fuzzy Travel Times, LRPFDFTT)为例,考虑客户时间窗要求和车辆容量限制,模拟模糊需求和模糊旅行时间的联合影响,建立带变动补偿的机会约束模型,设计混合模拟退火算法(Hybrid simulated annealing algorithm, HSAA)求解,最后验证了模型和算法的有效性；在模糊LRPSPD中以配货需求和集货需求均为模糊需求的同时配集货定位-路径问题(LRP with simultaneous fuzzy pickup and fuzzy delivery, LRPSFPFD)为例,考虑车辆容量限制,建立符合LRPSFPFD问题特性的三维指数MIP模型,通过优化软件LINGO求解简单算例验证了模型的正确性,设计变邻域分散搜索算法(variable neighborhood scatter search, VNSS)求解,最后验证了算法的有效性；在应用中以B2C模糊配送网路优化问题为例研究这类问题在B2C领域的应用,针对问题特性建立了可协调模糊-静态LAP和确定-动态VRP的模糊双层规划模型,并设计嵌入随机算法和禁忌搜索算法的遗传算法求解,验证了模型和算法的有效性。
[Abstract]:Distribution network optimization is an important problem in supply chain management. Its treatment directly affects the economic benefits of enterprises and the interests of customers. It has become a hot research topic in the fields of operations research, combination optimization and management science. In this paper, the vehicle routing problem (VRP),) -routing problem (LRP) and the simultaneous cargo location-path problem (LRPSPD) are taken as examples to study the distribution network optimization problem. In real life, some information can not be known in advance, which belongs to the category of uncertainty, but the research theory and method under certain category is not necessarily feasible. Therefore, it is of great significance to study and solve this kind of problems. In this paper, VRP,LRP and LRPSPD. in fuzzy environment are studied by using fuzzy processing of uncertain factors. In fuzzy VRP, taking fuzzy requirement VRP (VRP with Fuzzy Demand, VRPFD) as an example, considering the limitation of vehicle capacity, a hybrid decentralized search algorithm (Hybrid scatter search algorithm, HSSA) is designed to solve the problem, and a global adjustment optimization strategy which conforms to the characteristics of VRPFD is proposed for real-time adjustment. Finally, the effectiveness of the algorithm and strategy is verified. In fuzzy LRP, the location-path problem (Location-Routing Problem with Fuzzy Demand and Fuzzy Travel Times, LRPFDFTT) with both fuzzy requirements and fuzzy travel time (Location-Routing Problem with Fuzzy Demand and Fuzzy Travel Times, LRPFDFTT) is taken as an example to consider customer time window requirements and vehicle capacity constraints. The combined effect of fuzzy requirements and fuzzy travel time is simulated, and an opportunity constraint model with variable compensation is established, and a hybrid simulated annealing algorithm (Hybrid simulated annealing algorithm, HSAA) is designed to solve the problem. Finally, the validity of the model and the algorithm is verified. In fuzzy LRPSPD, taking the location-path problem (LRP with simultaneous fuzzy pickup and fuzzy delivery, LRPSFPFD), which is a fuzzy demand and a fuzzy requirement, as an example, considering the limitation of vehicle capacity, a three-dimensional exponential MIP model is established, which conforms to the characteristics of the LRPSFPFD problem. A simple example of optimization software LINGO is used to verify the correctness of the model. The variable neighborhood decentralized search algorithm (variable neighborhood scatter search, VNSS) is designed. Finally, the validity of the algorithm is verified. Taking the B2C fuzzy distribution network optimization problem as an example, this paper studies the application of this kind of problem in the B2C domain. According to the characteristics of the problem, a fuzzy bilevel programming model is established, which can coordinate fuzzy static LAP and determination-dynamic VRP. The genetic algorithm of embedding random algorithm and Tabu search algorithm is designed to verify the validity of the model and algorithm.
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U116.2

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本文编号：2361126