车辆路径与货物整合集成优化研究
批准号:
72071195
项目类别:
面上项目
资助金额:
48.0 万元
负责人:
周光辉
依托单位:
学科分类:
物流与供应链管理
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
周光辉
中文摘要
在经济、环境和社会的协调优化的总体目标下,研究车辆路径与货物整合集成优化。基于各枢纽点之间互相连接、共享资源的开放互连物流网络,分别构建越库转运和需求不完全拆分的车辆路径与货物整合集成优化模型。考虑城市交通流向、城市化程度、车辆状况、客流波动等影响车辆速度的因素,提出速度与行驶时间的分段函数,构建基于混合整数规划的车辆路径与货物整合集成优化模型;将拥堵程度划分为不同等级,构造大规模离散状态空间,建立基于马尔科夫决策过程的车辆路径与货物整合集成优化模型。研究车辆路径与货物整合运作与环境、社会因素的相互作用机理,讨论是否可以通过车辆路径与货物整合运作调整来实现环境、社会等影响的减少。提出启发式算法和基于深度学习和强化学习的算法对模型进行求解,并验证算法的有效性。该研究为企业获取竞争优势、提升物流服务效率提供决策支持,为政府整合物流服务资源,实现物流业转型升级发展提供理论依据。
英文摘要
Under the goal of coordinated optimization of the economy, environment and society, this study focuses on the integrated optimization of vehicle routing and shipment consolidation. Based on the open and interconnected logistics network with interconnection and resource sharing among hubs, vehicle routing and shipment consolidation integrated optimization models with cross docking and discrete split deliveries are proposed respectively. Considering the factors such as urban traffic flow, urbanization degree, vehicle condition and passenger flow fluctuation which affecting vehicle speed, a piecewise function of speed and travel time is developed, and an integrated optimization model of vehicle routing and shipment consolidation based on mixed integer programming is developed. By dividing the congestion degree into different levels and constructing large-scale discrete state space, an integrated optimization model of vehicle routing and shipment consolidation based on Markov Decision Process is proposed. The interaction mechanism between the integrated operation of vehicle routing and shipment consolidation, and the environmental and social factors, is studied. Whether the integrated operation adjustment of vehicle routing and shipment consolidation can reduce environmental and social impact is discussed. Heuristic algorithm and deep learning and reinforcement learning algorithms are proposed respectively for the models, are the effectiveness of algorithms are verified. This study provides decision support for enterprises to acquire competitive advantage and improve logistics service efficiency. A theoretical basis is provided for the government to integrate logistics service resources and realize the transformation and upgrading of the logistics industry.
本研究面向国家经济主战场,在经济、环境和社会的协调优化的总体目标下,研究车辆路径与货物整合集成优化。.研究需求不完全拆分的多厢车辆路径和三维装箱问题,建立混合整数线性规划模型。提出了一种文化基因算法,设计了一种订单拆分与合并策略,将客户点订单依据货品种类拆分为多个“虚拟点”进行编码,来解决需求不完全拆分条件下的子订单-车辆分配问题,以及子订单排序与车辆路径之间的映射关系,设计子订单前置合并策略来获得车辆配送的实际路线,并嵌套构造型启发式三维装箱策略。.研究同时取送货和中转站同步的两阶段时间依赖车辆路径问题。根据地理特征将客户划分多个区域,并考虑客户的时间窗约束。为每个阶段的车辆设计一个时间依赖的速度与行驶时间模型,考虑通勤方向和城市化水平对交通拥堵的影响。允许中转站具有短期存储货物的能力,考虑了运输、装卸、库存和环境成本。开发了一个混合整数线性规划模型。提出了一种文化基因算法,并采用具有自适应过程的分割算法进行染色体解码,设计了一种三阶段构造启发式的初始解生成方法,设计了交叉、变异、和局部搜索的自适应策略,设计了一种邻域路由改进策略,包括距离相关破坏算子、基于路由的破坏算子、基于距离的贪婪修复算子和时间-距离聚类修复算子。.研究考虑航空货运代理的货运计划中的货物整合与集装箱化问题。不同批次的货物从供应商仓库出发,经由车辆运输至出站物流中心,整合并装入集装器,经由航空运输至入站物流中心,卸货、拆分、并经由车辆运输到相应的顾客或零售商。在航空运输中,考虑了异构货物三维装箱问题,即考虑多种类型的不规则箱体、多种规格的货物及货物装载的稳定性。构建了混合整数规划模型。提出了一种偏向随机密钥遗传算法,结合了基于极值点的三维装箱启发式算法用于货物装载。提出了一种两阶段贪婪启发式算法来生成初始解,并设计了一个混沌系统以增加种群多样性和随机性。为了分别提高算法搜寻全局和局部最优解的性能,提出了灾变算子和自适应邻域搜索机制。.基于不同规模的算例,并通过与CPLEX、其它算法进行比较分析,验证模型和算法的有效性。该研究为企业获取竞争优势、提升物流服务效率提供决策支持,为政府整合物流服务资源,实现物流业转型升级发展提供理论依据。
空间信息网络多平台协同对地观测任务规划方法研究
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批准号:91538113
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项目类别:重大研究计划
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资助金额:84.0万元
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批准年份:2015
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负责人:周光辉
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依托单位:
面向经济、环境和社会协调发展的货物集运研究
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批准号:71402176
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项目类别:青年科学基金项目
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资助金额:20.5万元
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批准年份:2014
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负责人:周光辉
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依托单位:
国内基金
海外基金