城市快递配送条件下的多目标车辆路径优化研究

第 1 章  绪论

1.1  研究背景

近年来，国内快递行业发展势头强劲迅猛。根据国家邮政局最新统计数据显示：2014 年，全国快递服务企业累计完成业务量为 139.6 亿件，同比增长 51.9%；全年度累计完成营业收入为 2045.4 亿元，同比增长 41.9%，提前并超额完成了“十二五”制定的总目标。快递行业作为现代服务业的一部分，在改善人民生活和推动经济发展方面发挥着重要的作用，特别是近年来伴随着电子商务的蓬勃发展。据统计，快递行业的业务量将近有 70%来自于电子商务，行业相关从业人员超过 200 万人。  然而，快递行业在高速发展的同时，自身也暴露了不少问题。例如：快递企业普遍存在小散弱等局面、综合运营管理效率低下、服务水平不高等问题，总而言之，快递行业整体水平还不能满足当前国民经济发展的实际需要。因此，提升运营效率，改善服务水平，是当下快递行业不得不面对和解决的重大课题。在此背景下，《快递服务“十二五”规划》报告则重点提出了“加强服务能力建设，提升服务水平和质量”等要求。此外，《“十二五”综合交通运输体系规划》报告则进一步提出了要实现“大力发展便捷、高效快递服务”等目标。一方面，政府积极出台相应政策，引导快递企业转换升级和改善服务。另一方面，政府又积极引入竞争机制加强市场管理，促使整个快递行业提升服务水平。

城市快递配送作为快递服务的最后环节，是快递物流的“最后一公里”，对提升企业服务水平起着关键的决定性作用。由于快递配送直接面向于终端客户，其服务水平的高低直接影响着客户满意度和企业形象，同时也反过来间接影响企业的竞争力和市场份额的占比。因此，提升城市快递配送效率就成为了快递企业改善服务水平以赢得市场的关键手段。在城市快递系统配送中，车辆路径规划作为其中的一项日常工作，在降低运营成本、改善客户服务以及提高效益方面扮演着举足轻重的作用，因此，有必要对快递车辆的路径优化展开研究。而在实际的路径规划中，往往需要考虑多方面因素，例如：车辆容量、行驶距离、客户时间窗、不确定性限制等等，这些因素将直接决定着城市快递配送最终优化的结果。同时，快递企业在城市配送过程中，除了考虑成本因素外，通常还会兼顾满足客户需求等其他目标。基于此，本文对城市快递配送条件下的多目标车辆路径优化问题展开了研究。

.....................

1.2 研究目的和意义

本文研究的是城市快递配送条件下的多目标车辆路径优化问题，针对城市快递配送特点构建相应模型，通过调整和改进遗传算法求出最优解以实现快递配送路径的优化，从而为城市快递配送服务提供有力的理论支撑和决策支持。

本文研究的目的主要表现在三个方面：首先，根据快递配送的实际情况，构建更有效的多目标车辆路径优化模型；其次，针对该模型的求解，调整和改进遗传算法。最后，通过应用以上构建的模型的采用的算法，为决策者提供建议。

本文研究的意义主要表现两个方面：其一，本文采用遗传算法来求解多目标带时间窗的快递配送路径优化问题，其模型构建、遗传算法应用和改进以及相关参数设定等一套思维方法给其他研究者提供了一定的参考；其二， 快递配送车辆路径规划作为城市快递服务的一个重要的环节，车辆调度效率的改进既可以降低快递企业的运营成本，也可提升企业的服务质量，对改善企业经营状况和企业形象有着重要的意义。本文结合实例求证该模型，其研究结论能够给快递企业提供一定的实施依据和管理建议。

...........................

第 2 章  城市快递配送路径优化的理论基础

2.1 城市快递配送相关理论

2.1.1 城市快递配送的特点

城市快递配送的主要特点包括以下几个方面：

（1）经济性    快递企业在开展城市快递配送业务的首要目标是获取一定的经济效益，由于快递配送属于“最后的一公里”环节，几乎不产生直接的经济效益，从而快递企业只能在降低成本开支方面苦下功夫，具体措施可以通过采取合理安排配送路径、选择适当容量的配送车辆、车辆保养以及加强信息管理等途径予以实现其效益目标。

（2）时效性     时效性是指快递企业要在规定的时间范围内将快递送达至顾客手中，随着电子商业的蓬勃发展以及消费者对时间的紧迫感越发强烈，很多企业在城市配送中积极开展了“即日达"、“次早达”业务，通过缩短客户的等待时间以此来提高顾客满意度。对于城市快递配送，随着行业竞争的加强以及消费者权益的强势，快递企业在除了考虑经济效益之外，更应重视快递时效相应的服务质量。

（3）不确定性    城市快递配送由于受城市交通状况、天气气候、车辆保养情况、快递员对路况的熟悉程度、车辆调度安排、城市突发事件以及客户接收响应等因素的影响，从而使快递车辆在行驶过程中到达客户点的时间存在不确定性，甚至到达客户点之后等待客户接收快递，由于在该时间范围内客户的响应速度受多方面因素影响，例如：到达接收点的路程、该时间段的繁忙程度、查看接收信息的时点等等，同样导致客户服务时间的不确定性。 

（4）多任务性     现代快递企业在开展城市快递配送业务时，不得不在运营成本和服务质量之间保持权衡。传统意义上的以纯粹追求经济效益为目标的生产方式在如今日益发展和激烈竞争的现代城市越来越显得不太可行，从而使现代快递企业从传统的成本控制经营理念向现代客户服务经营理念转变，从单目标任务向多目标任务转变。例如：快递企业针对快递员的工作满意度平衡快递员的工作载荷，针对某些顾客群体安排同一快递员服务以此加强客户关系等。

.........................

2.2  车辆路径问题相关理论

2.2.1 车辆路径问题的概念和基本模型

Dantzig  & Rasmer（1959）首次提出车辆路径问题（Vehicle  Routing Problem，VRP）。车辆路径问题是运筹学领域中的一大类重要问题，它是物流配送中的一项重要研究内容。一般定义为：制定合理的车队行车线路，使车辆按照一定的秩序依次为若干客户进行服务，在车队满足既定的约束条件（如车辆容量限制、时间窗约束、最大行驶距离约束等）的同时，还能够实现一定的任务和目标（如车辆使用数目最少、车队总行驶路程最短、车队总行程时间最短等）。车辆路径问题自从被命名提出以来，深受国内外学者的广泛关注和研究。经典VRP模型，可用如下数字语言描述：

目标函数（2-1）表示车队总运输成本最低；约束（2-2）表示为车辆的最大载重约束；约束（2-3）确保各个客户点的运输任务有且仅由一辆车服务，所以的任务总共由K辆车完成；约束（2-4）、（2-5）保证车辆都从配你送中心出发并最终返回到配送中心，且所有的客户点都被服务到。

......................

第 3 章 多目标 VRPTW 模型构建和遗传算法求解 .................. 23

3.1  多目标 VRPTW 模型构建 ................ 23

3.1.1  问题描述 .............. 23

3.1.2  模型假设 ................ 23

3.1.3  多目标 VRPTW 模型构建.............. 24

3.2  基于遗传算法的求解.................. 26

3.2.1  遗传编码和初始种群生成 ..............26

3.2.2  约束条件处理和适应度函数评价 ............... 27

第 4 章 实例分析 ................... 32

4.1  实例分析 ...................... 32

4.1.1  实例介绍 ................... 32

4.1.2  运算结果 ........... 33

4.1.3  结果分析 ................ 34

第 4 章  实例分析

4.1 实例分析

为了验证本文设计的遗传算法的有效性和可行性，本文将采用对比分析方法，即结合相关文献中具体的多目标 VRPTW 实例，通过 Visual C++6.0 汇编软件对本文算法予以运算实现，并将最终的运行结果和文献进行对比，如果运行结果在结果优化方面有所改善，即可说明本文算法在求解多目标VRPTW 问题方面具有一定的操作性和可行性。

4.1.1  实例介绍

本文的计算实例源于文献，基本信息如下： 某公司拥有 1 个配送中心，服务于 80 个客户点，各个客户点的坐标、需求量如表 4-1 所示。该公司拥有 2 种配送车型，车辆数目分别为 11 和 2 辆，，配送最大允许容量分别为 500 和 400。所有客户要求的时间窗口均为 11：00-12：00，软时问窗口为 10：30-11：00 和 12：00-12：30，公司从上午 10：00 出发，依次展开配送行程安排计划。

.......................

结论

本文基于近年来国内快递行业取得迅猛发展以及人们对快递行业提出更高服务要求的背景，同时根据国内外研究现状，重点研究了快递配送条件下的多目标车辆路径优化问题。首先根据城市快递的相关特点，构建了多目标VRPTW 模型，重点考虑了车型因素和不确定时间因素。其中，不确定时间因素假定车辆行驶时间和客户服务时间呈正态分布规律。同时，针对该模型，采取改进遗传算法对其进行求解。其中在适应度函数设计上，采用无量纲统一和权重配比，将多目标函数问题转化为单目标函数问题。其次，在遗传算子设计上，在选择遗传操作、交叉遗传操作和变异遗传操作环节保存最优个体，从而提高了种群整体的进化程度。最后，结合文献实例，对该算法进行了验证。此外，还通过算例进一步分析了相关因素对实验结果的影响。

根据实验结果显示，本文遗传算法的最优结果均优于实验组，从而验证了该遗传算法的有效性可行性。此外，还验证了相关因素对实验结果的影响。其中，时间窗因素对优化结果有着重要的影响作用，以及多车型相对于单车型在路径优化方面具有更大的优越性。因此，对快递企业来说，适时减少时间窗惩罚可以改善服务，增加车型的多样性可以降低配送成本。

由于快递配送作为路径优化的一个重要课题，本文研究还存在不少局限。首先，在快递配送过程中，没有考虑快递揽收情况。在实际的快递服务中，通常快递的递送和揽收工作是同时进行的，学者们可以就此展开深入研究；其次，在实际的快递配送服务中，用户需求和服务过程存在诸多不确定性因素，有必要对多配送中心、随机需求、模糊时间窗和揽收一体化等条件下的动态规划模型进行展开和分析；最后，在对模型的求解算法上，本文只讨论了遗传算法，今后的研究中可将遗传算法与其它启发式算法相结合起来，进一步来求解复杂的车辆路径问题。

参考文献（略）