考虑动态客户需求的物资配送问题求解方法

发布时间：2022-12-18 08:06

　　为明确需求预测方向和减少预测偏差,提出了一种考虑动态客户需求的物资配送问题求解方法。依据客户历史需求,以泊松分布模拟需求变化情况,建立需求预测模型,得到客户初始预测需求,并在此基础上建立了需求不确定的物资配送模型。为求解该模型,设计了一种预测需求可调节的遗传算法。在遗传算法局部搜索阶段,提出了需求调节算子。该算子以一定概率对客户初始预测需求进行调节,以符合泊松分布的需求变化量减少预测需求,同时对车辆间的顾客进行调整,顾客以调节后的预测需求挑选最小需求客户,移动该客户至其他最低载货车辆中并调整该车辆服务的顾客顺序,整个调节过程以最低配送成本为标准,保留最优配送路径。从标准车辆路径问题测试数据库中挑选10个典型样例进行测试,结果表明,与经典的最近邻算法和遗传算法对比,所提算法在所有算例中均取得了总成本最小值,在90%的算例中取得了运输成本最小值,在70%的算例中取得了车辆成本最小值。 

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 问题描述及模型建立
    1.1 问题描述
    1.2 泊松分布需求预测模型
    1.3 需求不确定的物资配送模型
        1.3.1 约束条件
        1.3.2 数学模型
2 预测需求可调节的遗传算法
    2.1 算法流程
    2.2 需求调节算子
    2.3 基本遗传算法
        2.3.1 染色体编码
        2.3.2 初始化种群和适应度函数的计算
        2.3.3选择算子与交叉算子
        2.3.4 局部搜索算子
3 实验仿真
    3.1 实验设计
    3.2 实验结果与分析
        3.2.1 多算例实验结果比较
        3.2.2单算例实验结果比较
        3.2.3 需求调节算子性能分析
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]考虑动态需求的外卖配送路径优化模型及算法[J]. 李桃迎,吕晓宁,李峰,陈燕.  控制与决策. 2019(02)
[2]动态车辆路径问题的研究进展及发展趋势[J]. 周鲜成,王莉,周开军,黄兴斌.  控制与决策. 2019(03)
[3]随机时变车辆路径问题的多目标鲁棒优化方法[J]. 段征宇,雷曾翔,孙硕,杨东援.  西南交通大学学报. 2019(03)
[4]考虑随机客户需求的两级车辆路径问题研究[J]. 胡乔宇,杨琨,刘冉.  工业工程与管理. 2018(05)
[5]一类动态车辆路径问题模型和两阶段算法[J]. 饶卫振,金淳,刘锋,杨磊.  交通运输系统工程与信息. 2015(01)
[6]基于大数据和泊松分布的配件预测模型分析与建模[J]. 温创新,邱一凡,孙军.  计算机与数字工程. 2014(08)
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[8]基于仿真的优化及其在多级库存系统中的应用[J]. 高镜媚,汪定伟.  系统仿真学报. 2009(22)
[9]带时间窗的动态车辆路径问题的局部搜索算法[J]. 刘霞,齐欢.  交通运输工程学报. 2008(05)
[10]单个交叉路口到车服从泊松分布条件下控制动态响应的仿真研究[J]. 贺国光,崔岩,王桂珠.  系统工程. 2002(05)



本文编号：3721690