一种多车型车队配送货过程的优化调度方法技术

本发明专利技术公开了一种多车型车队配送货过程的优化调度方法，属于车辆路径问题智能优化调度技术领域。本发明专利技术通过建立多车型车队配额送货物的调度模型和优化目标，设计基于混合蚁群优化算法的优化调度方法对优化目标进行优化。本发明专利技术提出了多车型车队配送货过程的调度模型和优化目标，将其明确为车辆路径规划问题，可大大降低运输成本；在优化过程中综合考虑了载重与单位碳排放不同的多车型车队、燃油消耗、动态负载等因素，从而减少整个运输过程中的燃油消耗；模型以车辆行驶费用、燃油费用和行时间费用汇总的总经济成本为优化目标，并且设定了配送时间窗的约束条件，符合实际物流运输情况。输情况。输情况。

【技术实现步骤摘要】
一种多车型车队配送货过程的优化调度方法


[0001]本专利技术涉及一种多车型车队配送货过程的优化调度方法，属于智能算法求解车辆路径问题。

技术介绍

[0002]能源危机、环境污染以及温室效应等问题的日益严重，对物流运输行业提出了更高的节能减排要求。运输行业不仅是能源消耗较大的产业，而且是碳排放大户，据世界资源学院的统计，交通运输行业的二氧化碳排量占全球总排量的20％。实施绿色运输已经成为减少碳排放的必然趋势，而相比小型汽车，货运汽车的吨位更大，行驶里程更长，其碳排放量远超于小型汽车。在此背景下，设计研究带有绿色指标的货车运输问题，对降低环境污染，响应节能减排，具有十分重要的意义。
[0003]当下日益加剧的市场竞争环境无疑对物流运输做出了更高的要求，如何运用智能优化技术改良车辆货物运输，成为众多企业提高生产效率，提升产能效益，降低污染排放的关键所在。
[0004]在物流系统中，配送是核心部分，而车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是其中的重要一环。传统的VRP主要描述为组织一个车队，安排适当的行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多车型车队配送货过程的优化调度方法，其特征在于：通过建立多车型车队配额送货物的调度模型和优化目标，设计基于混合蚁群优化算法的优化调度方法对优化目标进行优化；所述调度模型约束如下：
①
配送中心的每种车型都参与配送任务；
②
车辆在一次配送任务中仅进行一次客户服务；
③
车辆配送中负载不能超过该车型的最大装载限制；
④
车辆从配送中心出发，完成配送后需返回配送中心；
⑤
每个客户均被服务，被服务的次数有且仅有一次；
⑥
车辆应该在客户的服务窗口时间内到达；所述优化目标运输总费用Z
Total
由三部分组成：车辆行驶费用、燃油费用F3及时间费用F4；其中，车辆行驶费用由行驶里程费用F1和车辆固定费用F2组成；组成；组成；组成；运输总费用Z
Total
的计算如下：Z
Total
＝F1+F2+F3+F4其中，M
t
表示共有M
t
种类型的车，H
M
表示第M种类型车的车辆合集，N表示总共有N个客户，C
M1
为第M类型车的行驶里程费用系数，x
Mijk
表示第M种类型车的第k辆车从客户i到客户j的决策变量，d
ij
表示客户i到客户j的距离；C
M2
表示第M种类型车的车辆固定费用系数，FU
Mij
表示第M种类型车从客户i到客户j的燃油量；V
ij
表示车辆在客户i到客户j之间的平均速度，e
i
表示车辆离开客户i的时间，t
i
表示车辆到达客户i的时间，C
M3
表示第M种类型车的燃油费用系数；C
M4
表示第M种类型车的车辆时间费用系数。2.根据权利要求1所述的多车型车队配送货过程的优化调度方法，其特征在于：所述基于混合蚁群优化算法的优化调度方法的具体步骤如下：Step1、编码方式：采用整数编码的方法，每只蚂蚁代表一辆车，每只蚂蚁的路径表示每辆车的行驶路径，车场用数字0表示，客户用自然数表示，当一辆车服务完客户再返回配送中心，就在解中插入0来表示一条路径的结束；St...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱斌，张铭旭，胡蓉，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：