一种考虑装箱约束的车间物料配送优化方法技术

技术编号:20364657 阅读:23 留言:0更新日期:2019-02-16 17:19
本发明专利技术公开了一种考虑装箱约束的车间物料配送优化方法,包括如下步骤:根据载重、容积、方向性、稳定性约束,以车厢空间利用率最大为目标函数,构建车间物料运输装车过程中的三维装箱模型;利用装箱算法最大利用车辆装载能力,生成所需装车的车厢数量,构成配送行车路径数;对每一车辆的路径运行进行优化,以配送成本最低为目标函数,构建与现实生产和配送相适应的车间车辆路径规划模型。本发明专利技术的考虑装箱约束的车间物料配送优化方法解决了传统人工经验配送无法满足生产需求的问题,有效避免了配送路径上的物料无法实现装车的现象,将其应用于车间物料配送能提高车辆的装载率,降低企业内部物流配送成本。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑装箱约束的车间物料配送优化方法
本专利技术属于物料配送
,具体涉及一种考虑装箱约束的车间物料配送优化方法。
技术介绍
自Dantzing于1959年在《TheTruckDispatchingProblem》中提出车辆路径问题以来,该问题就成为学者们研究的热点,随着应用情形的复杂程度增加,学者们对经典的车辆路径问题模型进行了拓展和延伸。之所以能被持续关注,是因为其对现实生活中高效的物流配送产生了重要的影响。以往的车辆路径相关理论主要着重于社会物流的范畴,没有对车间物流进行深入的研究。但其实车间各工位的配送是一个缩小了的社会物流,也具有重要的研究意义,使得企业内部利益最大化。李加玲等于2016年在《基于软时间窗的车间物料配送调度优化研究》中将外部物流的知识运用到企业的微观物流中,研究了车间内部的物料运输形式,运用改进遗传算法对物料配送进行调度。杨家平等于2017年在《一种车间物料配送路径问题的优化模型及算法》中对生产物流的VRP问题作了深入研究,以车间物流通道节点为重点研究对象,并设计了新型的单亲遗传算法仿真配送路径。装箱也是物流配送一个重要的环节。Martello等于2000年在《TheThree-DimensionalBinPackingProblem》一文中首次提出三维装箱问题,随后对于摆放方向是否固定,物品是否可以翻转,学者们做了很多拓展研究。翟钰等于2007年在《多种物品三维装箱问题的一种启发式算法》中在四个位置约束条件下,基于货物可组成“块”,自底向上可生成“平面”的概念,采用了树搜索方法,有效解决了异种物品装箱的问题。王征等于2011年在《带二维装箱约束的物流配送车辆路径问题》中,在研究VRP的基础上,考虑了货物在车厢中不能重复放置、要有序装箱等约束,提出的Memetic算法能有效提高求解结果的质量。那日萨等于2017年在《基于实际约束的三维装箱问题优化算法》中利用空间切割法对目标进行划分,在水平方向和竖直方向搜索能放入的最佳货物,使箱体空间利用率最大化。这些研究为提高空间利用率提供了理论基础,然而物流配送光靠路径规划只能做到单一的优化,其与装载是密不可分的。实际配送中通常是在近似长方体的货箱车辆中装入不同体积不同重量的货物进行运输,这便需要同时考虑“装箱”和“运输”两个要素,才能使得规划的路线既合理又能使运输成本最低,更具有实际应用的价值。本专利技术从工位的物料需求出发,为配送车辆寻找合适的装箱方案,在此基础上,构建了每一配送车辆的路径优化模型。在以往的物流配送研究中,通常是将两者独立考虑的,但装载形式的不同意味着车辆行驶的路线会因物料能否装载而改变,导致车辆路径规划的结果并不合理。
技术实现思路
针对于上述现有技术的不足,本专利技术的目的在于提供一种考虑装箱约束的车间物料配送优化方法,以解决现有技术中物流配送时装箱和运输是两者独立考虑的,车辆行驶的路线会因物料能否装载而改变,导致车辆路径规划的结果并不合理的问题。本专利技术首先考虑了装箱问题,做到所需车厢数最少,进而对每辆车具体的行驶路径进行经济合理的优化,在一定程度上提高了车辆的装载率并降低了物料配送成本。为达到上述目的,本专利技术采用的技术方案如下:本专利技术的一种考虑装箱约束的车间物料配送优化方法,包括步骤如下:(1)根据车间当前生产情况,确定下个配送时段内各工位的物料需求信息以及所需物料送达的时间窗信息;(2)考虑物料的装车约束:容积、载重、方向、稳定性约束,构建三维装箱模型;(3)利用上述三维装箱模型,最大利用车辆装载能力,设计遗传算法生成所需车厢数量及各车厢装载的物料序号,构成每条配送行车路径上各工位的需求信息;(4)构建考虑时间窗的车间物料配送优化模型;(5)通过遗传算法进行车间物料配送优化求解,生成每辆配送车辆的行驶路径方案以及配送成本。进一步地,所述步骤(2)具体包括:(21)确定目标函数:其中,f为优化约束目标值;n为物料总数;g为物料序号;Rg为物料是否被装入车厢,若装入车厢则为1,否则为0;vg为物料g的包装箱体积,V为配送车辆的车厢体积;(22)保证所有待装物料包装箱装入车厢后不会出现相互挤压的状态:其中,L为车厢的长度,W为车厢的宽度,H为车厢的高度;xg,yg,zg分别为物料g的包装箱装入车厢后左后下角的位置坐标,为物料g的包装箱装入车厢后是否包含点(xg,yg,zg),若包括则为1,否则为0;(23)确保待装物料包装箱装入车厢后不会处于悬空的状态:(24)物料包装箱X轴、Y轴、Z轴装箱长度约束:其中其中其中,为物料g的包装装入车厢沿X轴方向是否占lg个单位长度,若占了lg个单位长度,则为1,否则为0;为物料g的包装装入车厢沿X轴方向是否占wg个单位长度,若占了wg个单位长度,则为1,否则为0;为物料g的包装装入车厢沿Y轴方向是否占lg个单位长度,若占了lg个单位长度,则为1,否则为0,为物料g的包装装入车厢沿Y轴方向是否占wg个单位长度,若占了wg个单位长度,则为1,否则为0;hg为包装箱沿Z轴方向的高度;(25)物料包装箱装入车厢后X轴、Y轴、Z轴位置方向约束:(26)装入车厢的物料包装箱总重量不能超过车辆自身的载重量;其中,mg为第g个包装箱重量,Q为车辆的最大载重量。进一步地,所述步骤(4)具体包括:(41)确定目标函数:其中,i,j表示车间中不同工位;k为配送运输工具的序号;m为等待配送的运输工具数量,其具体取值由装箱模型生成的装载方案决定;FC为单位发车成本;c为单位运输成本;dij为两个工位间的直线距离;xijk为第k辆车辆是否经过工位i到工位j,若车辆经过,则为1,否则为0;ce、cl分别表示早于或晚于时间窗的单位惩罚成本;tik为到达工位i的时刻;ei为工位i的计划开始服务时间;li为工位i的计划结束服务时间;(42)能量守恒,每个工位到达和离开的车辆数相同约束:其中,h为车间内的一个工位,xihk为第k辆车辆是否经过工位i到工位h,若车辆经过,则为1,否则为0;xhjk为第k辆车辆是否经过工h工位j,若车辆经过,则为1,否则为0;(43)每条路线上车辆从配送中心离开,完成任务后必须返回配送中心约束:其中,xijk为第k辆车辆是否经过工位i到工位j,若车辆经过,则为1,否则为0;xjik为第k辆车辆是否经过工位j到工位i,若车辆经过,则为1,否则为0;(44)物料配送的时间窗约束:(45)不同工位配送服务时间的约束:其中,tijk为第k辆车在工位i和工位j之间的行驶时间;si为在第i个工位的服务时间。本专利技术的有益效果:1、本专利技术的考虑装箱约束的车间物料配送优化方法构建了考虑装箱约束的三维装箱模型,解决了传统人工经验配送无法满足生产需求的问题,有效避免了配送路径上无法实现装车的现象,将其应用于车间物料配送能最大利用车辆的装载能力。2、通过装箱优化后的车辆路径规划模型可合理减少配送车辆数量,并为车间配送寻找节约成本的行驶路径,降低企业内部物流配送成本。附图说明图1绘示本专利技术考虑装箱约束的车间物料配送优化方法的流程图。具体实施方式为了便于本领域技术人员的理解,下面结合实施例与附图对本专利技术作进一步的说明,实施方式提及的内容并非对本专利技术的限定。参照图1所示,本专利技术的一种考虑装箱约束的车间物料配送优化方本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种考虑装箱约束的车间物料配送优化方法,其特征在于,包括步骤如下:(1)根据车间当前生产情况,确定下个配送时段内各工位的物料需求信息以及所需物料送达的时间窗信息;(2)考虑物料的装车约束,构建三维装箱模型;(3)利用上述三维装箱模型,最大化利用车辆装载能力,设计遗传算法生成所需车厢数量及各车厢装载的物料序号,构成每条配送行车路径上各工位的需求信息;(4)构建考虑时间窗的车间物料配送优化模型;(5)通过遗传算法进行车间物料配送优化求解,生成每辆配送车辆的行驶路径方案以及配送成本。

【技术特征摘要】
1.一种考虑装箱约束的车间物料配送优化方法,其特征在于,包括步骤如下:(1)根据车间当前生产情况,确定下个配送时段内各工位的物料需求信息以及所需物料送达的时间窗信息;(2)考虑物料的装车约束,构建三维装箱模型;(3)利用上述三维装箱模型,最大化利用车辆装载能力,设计遗传算法生成所需车厢数量及各车厢装载的物料序号,构成每条配送行车路径上各工位的需求信息;(4)构建考虑时间窗的车间物料配送优化模型;(5)通过遗传算法进行车间物料配送优化求解,生成每辆配送车辆的行驶路径方案以及配送成本。2.根据权利要求1所述的考虑装箱约束的车间物料配送优化方法,其特征在于,所述步骤(2)具体包括:(21)确定目标函数:其中,f为优化约束目标值;n为物料总数;g为物料序号;Rg为物料是否被装入车厢,若装入车厢则为1,否则为0;vg为物料g的包装箱体积,V为配送车辆的车厢体积;(22)保证所有待装物料包装箱装入车厢后不会出现相互挤压的状态:其中,L为车厢的长度,W为车厢的宽度,H为车厢的高度;xg,yg,zg分别为物料g的包装箱装入车厢后左后下角的位置坐标,为物料g的包装箱装入车厢后是否包含点(xg,yg,zg),若包括则为1,否则为0;(23)确保待装物料包装箱装入车厢后不会处于悬空的状态:(24)物料包装箱X轴、Y轴、Z轴装箱长度约束:其中其中其中,为物料g的包装装入车厢沿X轴方向是否占lg个单位长度,若占了lg个单位长度,则为1,否则为0;为物料g的包装装入车厢沿X轴方向是否占wg个单位长度,若占了wg个单位长度,则为1,否则为0;为物料g的包装装入车厢沿Y轴方向是否占lg个单位长度,若占了lg个单位长度,则为1,否则为0,为物料g的包装装入车厢沿Y轴方向是否占wg个单位长度,若占了wg个单位长度,则为1,否则为0;hg为包装箱沿Z轴方向的高度;(25)物料包装箱装入车厢后X轴、Y轴、Z轴位置方向约束:(26)装入车厢的物料包装箱总重量不能超过车辆自身的载重量;其中,mg为第g个包装箱重量,Q为车辆的最大载重量。3.根据权利要求1所述的考虑装箱约束的车间物料配送优化方法,其特征在于,所述步骤(3)解决三维装箱问题中,设计遗传算法步骤如下:(31)构造染色体:将车厢序号、物料包装箱放置参考点以及放置空间的三维尺寸构成编码串,即染色体编码为(rg,xg,yg,zg,dl,dw,dh),来表示问题的一个解,其中:rg表示物料包装箱装入车厢所对应的车厢序号;(xg,yg,zg)表示可放置空间中包装箱可以放置的左后下角坐标;dl...

【专利技术属性】
技术研发人员:谢乃明吴倩云邵雨婷
申请(专利权)人:南京航空航天大学
类型:发明
国别省市:江苏,32

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