工业卷烟运输智能调度方法及系统技术方案

本发明专利技术针对工业卷烟运输的实际特点，考虑商业公司连通性和动态卸货时间等，构建适于工业卷烟运输的路径优化方法，使得在满足商业公司营销订单基础上最小化总工业企业运输费用。本发明专利技术考虑工业卷烟计价模式特殊性，通过对历史物流数据的分析挖掘，客观分析商业公司间实际连通性和拼载规律等关键因素，避免人为主观因素的影响及发现数据中隐藏的拼载规律。本发明专利技术构建基于主次层级框架具备强化学习能力的多目标智能演化算法，在不提升工业企业物流费用前提下，尽可能降低承运商的运输成本，建立了工业企业智能调度系统，大幅提高物流效率，降低工业企业物流成本。

Intelligent Scheduling Method and System for Industrial Cigarette Transportation

【技术实现步骤摘要】
工业卷烟运输智能调度方法及系统
本专利技术涉及物流运输调度优化
，特别涉及工业卷烟运输智能调度方法及系统。
技术介绍
工业企业卷烟运输费用是物流费用中最大的单项费用，卷烟运输费用占工业企业卷烟物流总费用约75％，其中卷烟运输又以公路运输为主，公路运输费用占运输费用90％以上。因此，对工业企业而言，降低卷烟运输费用，是企业降本增效的重要领域；降低卷烟公路运输费用，更是重中之重，有着很大的挖潜空间。当前工业企业成品物流运输存在多种车型和众多到货点，订单的配载和运输线路选择均依靠人工经验，物流运输的组织缺少科学合理的规划，存在车辆满足率低及不必要的运费浪费的问题，主要表现在：1.当前成品物流运输调度采用人工方式，车辆调度配载依赖于调度员个人经验，而随着我国交通业的发展，道路网络愈加复杂，由人工经验进行的路线选择方式难以跟上外界环境的发展步伐，难以实现货物、车辆与运输路线的最优配置，科学性、合理性不易判断，容易产生不必要的运输费用。2.人工调度占用了较大的工作量，分散调度模式下，各卷烟厂均需安排多名调度员负责该项工作，在大批量集中发货时，需要连续加班作业，人工成本较高。3.发货点内部移库和转储等环节多，造成资源浪费和间接物流成本增高，厂区车辆的现场调度工作缺乏有效管理和信息化支撑。4.成品卷烟承运路线主要依托于省域分界进行划分，承运路线内订单量不均衡、缺少科学合理的路线规划，造成资源浪费，存在运输成本偏高并且效率偏低的问题。合理的物流运输调度优化是降低工业企业卷烟运输费用的一个重要途径，目前已成为当前行业内外共同探索的一个课题。物流运输调度优化在在国内汽车零配件行业、快销品行业、电商物流等多个领域已有不少成功案例，这些企业面临强调快速响应市场需求以及对客户提供高水平个性化服务模式、多批次小批量适时配送等各方面的挑战，纷纷开展智能物流优化调度研究，运用规划方法、优化算法等理论研究，并结合GIS、信息网络等技术，对物流运输中车型选择、车辆配载、路径优化提供智能化、决策化的支持，取得了显著的效果。国内学者对卷烟物流运输方面的研究，大多集中在运输线路的优化、运输车辆的调度两方面，以达到提高运输效率、降低物流成本的目的。胡红春等(2007)主要针对具有真实道路环境，同城内配送多需求点的大规模配送车辆线路优化问题。引入博弈论的有关思想，运用集束式算法，对济南烟草配送中心的近三万个卷烟零售户进行了物流配送车辆线路的多目标优化[1]。王勇(2009)等主要研究以烟草物流配送区域划分为背景的问题。针对烟草行业采用的配送模式为研究对象进行配送区域规划，建立基于成本的运筹学模型，并提出应用遗传算法进行编码求解函数模型，决定配送中心及中转站各自的配送区域[2]。冰火，禾木(2014)主要针对烟草物流亟待解决的问题，强调通过利用基于云计算、大数据、BI(商业智能)等信息技术，打造行业物流智能调度管控平台，整合行业各类物流资源，优化配置，智能调度，降低供应链物流运营成本[3]。徐智(2014)等提出采用启发式禁忌搜索算法根据每日订单考虑车辆、成本、订单、道路、时间等约束条件进行动态路径优化，借助GPRS、3G等无线网络，GPS定位技术解决卷烟物流存在的配送线路不合理，车辆装载量无法合理利用和缺乏配送在途异常监控及处理机制的问题[4]。黄戈文等(2015)主要强调融合云计算、物联网、大数据、GIS、GPS、视频感应器等信息传感与传输设备依据卷烟运输配送的特点，研发一套基于云计算的烟草物流运输调度系统，以实现对烟草配送车辆的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理，通过智能算法求解，对配送线路进行优化，形成提供综合服务的一种网络提高物流效率、智能优化等管理[5]。章惠民(2018)主要以优化福建漳州烟草物流公司配送区域线路为目的，结合烟草物流人工经验配送线路的具体情况，研究并提出了一种改进的柔性线路截取优化算法建立弹性送货新模式，实现烟草运输车辆利用率最大化以及配送里程最小化目标[6]。有关车辆运输调度算法的研究，Liu和Shen(1999)开发一个节约型构造启发式算法和改进启发式算法，首次提出带有时间窗和异构车队的车辆路径问题[14]。Belfiore等(2007)提出通过分散搜索来解决此类问题[15]。陶胤强等(2008)综合考虑多车型车辆路径问题中不同车型具有不同的边际费用和行驶费用的问题，并同时考虑车型与任务的相容性，对带时间窗约束的多车型多费用非满载车辆路径问题，以最小化总费用为目标建立数学模型[7]。施朝春等(2009)在分析时间窗的惩罚函数基础上，建立带有时间窗的多配送中心车辆调度模型，针对模型设计先后通过扫描算法和改进的遗传算法求解，最后以仿真验证算法有效性[8]。王征等(2013)以顾客时间窗偏离程度最小化和配送成本最小化为目标，在Solomon提出的标准算例上建立了问题的数学模型及其求解算法[9]。马宇红等(2013)针对大规模的多配送中心多车型车辆调度问题提出了一种新的多片段染色体混合编码算法[10]。Adelzadeh等(2014)设计一个考虑不同容量、速度和成本的具有模糊时间窗和异构车辆的数学模型，应用三阶段算法将该问题分解为几种常见的车辆路径问题，提出利用一种改进的模拟退火算法解决方案[16]。孙壮志等(2014)采用中心聚类、禁忌搜索、局部搜索等多种专业算法以北京市卷烟市场为背景，研究卷烟配送调度问题[11]。肖正中等(2017)针对跨区域多配送中心车辆调度采用边界分配法将该问题转化为单配送中心车辆调度问题，结合遗传算法与蚁群算法求解跨区域配送最优调度方案，并以贵州省黔东南州烟草公司物流中心卷烟配送为背景进行仿真分析表明算法的有效性[12]。李明燏等(2017)建立带有时间窗和异构车队的车辆路径问题的模型，同时考虑时间窗、异构车队以及车辆数量限制的多重属性，提出一种改进的禁忌搜索算法来解决问题[13]。目前烟草行业较多商业企业在卷烟配送环节已经率先实现了智能化调度，通过市内送货线路的动态优化，取了较好的效果。部分工业企业也着手开展发货调度优化研究，结合物流信息化项目的实施，对运输调度的自动化、智能化进行探索，但由于现有文献对卷烟物流运输车辆调度问题研究多为商业企业的卷烟配送，在调度算法方面多为固定的启发式规则且未考虑到对历史物流数据的挖掘应用。且由于工业企业仓储布局、管控模式等影响因素存在不一致性，目前总体仍处于起步阶段，尚未形成成熟稳定并且推广适用性强的卷烟运输智能优化调度模型和算法研究方案。
技术实现思路
为此，需要针对工业企业卷烟物流运输特征，结合工业企业的历史物流大数据，对工业成品卷烟运输约束和约束进行理论分析，建立面向工业卷烟运输的车辆调度模型，设计智能演化算法对运输调度环节资源进行优化配置，并在现有中烟综合管理平台基础上，构建以智能处理代替人工经验的发货调度系统，进一步提高物流作业效率，降低物流成本，提高供应链物流的一体化和智能化水平。为实现上述目的，本专利技术提供了工业卷烟运输智能调度方法，包括以下步骤：步骤1：构建商业公司集V(V＝{2,3,…i,…j,…,n})，每一商业公司在商业公司集内，公式表示为i∈V或j∈V，将发货点用1表示，发货点和商业公司并集V0(V0＝V∪{1})，构建无向连通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.工业卷烟运输智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建商业公司集V(V＝{2,3,…i,…j,…,n})，每一商业公司在商业公司集内，公式表示为i∈V或j∈V，将发货点用1表示，发货点和商业公司并集V0(V0＝V∪{1})，构建无向连通图G＝(V0,E)，E为每两个节点i和j的边

【技术特征摘要】
1.工业卷烟运输智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建商业公司集V(V＝{2,3,…i,…j,…,n})，每一商业公司在商业公司集内，公式表示为i∈V或j∈V，将发货点用1表示，发货点和商业公司并集V0(V0＝V∪{1})，构建无向连通图G＝(V0,E)，E为每两个节点i和j的边计算出运输所有商业公司的最少单点运输费用和/或拼载运输费用；步骤2：计算出商业公司的配对优先级，在满足拼载合理性约束前提下，依次融合相关联的两条路径，完成调度方案的构建；其中，商业公司的配对优先级计算公式如下：distmax为营销合同中最远行驶距离，dmax为营销合同中最重订单；均别为配对优先级；步骤3：重复步骤2直到所有商业公司均配置完毕，获得可行调度方案，步骤4：采用双层局部搜索策略进行初始方案优化，使在不增加工业企业支出的同时尽可能降低承运商运输费用；步骤5：基于上述商业客户拼载方案，采用LKH算法对访问顺序进行优化，在满足时间窗前提下，减少承运商总行驶里程。2.根据权利要求1所述的工业卷烟运输智能调度方法，其特征在于，步骤1中，计算出运输所有商业公司的最少单点运输费用和/或拼载运输费用具体步骤如下:定义如下决策变量：其中i∈V，j∈Jk，j∈M，k∈K，K＝{1,2,…,m}为车辆集，构建卷烟运输调度方法如下：Minimize:s.t.ai≤Ti≤bi,i∈V(10)其中，运输费用由单点运输和拼载运输两类计价费用共同组成：单点运输的费用：拼载运输的费用：式(1)确保每位客户都能且仅能被一辆车访问；式(2)规定从发货点出发的每种类型的车辆数量不会超出该类型的数量；式(3)确保每辆车服务的供应商物料件数总量不会超过最大承载件数；式(4)确保每辆车服务的供应商物料重量总量不会超过最大承载重量；式(5)为商业公司之间的连通性约束；式(6)为车型和商业公司之间的通过性约束；式(7)为子路径消除约束；式(8)表述车辆都始发和终止于发货点，每辆车都要返回发货点；式(9)为车辆到达每个客户的时间表达式；式(10)为商业公司时间窗约束；式(11)和(12)为模型布尔决策变量；通过上述方法，其目标是运输所有商业客户的费用最小化，即确保单点运输和拼载运输两类运输费用总和最小，其中，单点运输的保底吨位为q1，拼载运输的保底吨位为q2.由于q2<q1.，在满足模型约束前提下对商业公司零碎订单(即dj<q2)进行拼载运输将最大化降低工业卷烟运输成本；其中，dj商业公司物料总件数，wj为商业公司物料重量，Dk车型k最大承载件数，Wk车型k最大承载重量，Nk车型k最大可用数量，车型k可访问商业公司连通性参数，dist1j发货点到不同商业公司真实行驶距离，disti,j不同商业公司间真实行驶距离，cj发货点到不同商业公司的运输单价，aij商业公司之间的连通性参数，uj商业公司j卸货时间，[aj,bj]商业公司j最晚撞栏时间窗，每个商业公司有最晚到达时间的限制，因此每个商业公司有其相应的时间窗[aj,bj].时间窗上届aj定义了车辆服务商业公司j的最早开始时间，一般无严格限制；下届bj定义了车辆服务商业公司j的最迟结束时间。3.根据权利要求2所述的工业卷烟运输智能调度方法，其特征在于，考虑拼车限制，引入商业公司间连通性aij，商业公司间连通性的度量aij，其为布尔变量，允许连通设置为1，否则设为0，所述商业公司间连通性的aij是指区域内的商业公司到货仓库在路线拼载上面是否连通，针对商业公司间连通性判定有两种情形：情形一是商业公司Vi与Vj曾出现在同一运单数据，即承运商历史行为接受二者拼载，此时可视为商业公司连通；情形二，商业公司Vi与Vj未曾出现在同一运单，如设置新的商业公司或未出现在同一合同池，基于经典的saving算法和sweep算法，通过基于承运商历史接受的最远距离和最大角度视为连通阈值进行判定，具体如下：1)历史运单数据中每条运单表示一条路径,即承运商运输路线对商业公司拼载序列：route＝{1,Vi,Vj,….,1}，Vi与Vj间的地理距离为distij,方位角(Azimuthangle)为azimij；2)若Vi与商业公司Vj与曾同时出现在同一历史调度运单合同集合中，即视此商业公司间是连通的，可设aij＝1；3...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘嘉，庄文杰，许瑞，孙庆平，赵腾飞，邹翔宇，张垚，余笑篷，
申请(专利权)人：江苏中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32