一种紧急订单配送调度优化方法技术

本发明专利技术公开了一种紧急订单配送调度优化方法，包括步骤一：建立以最小配送总成本为目标函数的常规订单配送模型；步骤二：以步骤一建立的常规订单配送模型为基础，基于时间轴策略，构建最小插入成本的紧急订单配送模型；步骤三：设计SI启发式算法及动态插入算法求解模型，并将SI启发式算法及动态插入算法求解模型应用到步骤二得到的紧急订单配送模型中，进行紧急订单的配送调度优化；通过对两阶段模型及算法进行实例验证，结果表明两阶段模型对紧急订单的处理具有可行性、订单配送的时效性高和反应快捷的特点。反应快捷的特点。反应快捷的特点。

【技术实现步骤摘要】
一种紧急订单配送调度优化方法


[0001]本专利技术涉及车辆智能优化调度
，具体涉及一种紧急订单配送调度优化方法。

技术介绍

[0002]随着社会经济的快速发展，对物流的需求量急剧增加，有效推动了物流产业的快速、高效发展；物流行业是集运输业，仓储业，信息技术等相关产业的复合式服务型产业，是国民经济的重要组成部分，具有完善经济结构，增强国民经济质量和抵御风险能力的作用；随着电子商务的兴起以及消费者需求个性化程度的提高，对物流配送时效性的要求也显著提升；在物流配送中，配送路径的规划与选择是重要组成部分，根据配送订单获取时间的差异分为常规订单配送和紧急订单配送；常规订单配送是指配送前一天已经确定需要配送的订单，紧急订单配送是指配送当天临时安排的配送订单，不同的订单类型具有不同的配送目标，为此学者进行了大量研究；
[0003]对于常规订单，由于相关配送信息是已知的，此类订单追求配送总成本最低；周显春等分析当前车辆路况复杂情况下的车辆路径优化问题，通过引入路径质量参量，设计了一种基于多约束优化的蚁群改进算法；Huang等通过研究支线车辆路径问题，建立了以确定子车队数量和最优路线为目标的模型，以最大限度地降低总成本；张立毅等从低碳物流的角度出发，以碳排放成本最低为目标构建了相关数学模型，并提出了一种带混动扰动的模拟退火蚁群算法求解模型；衡红军等考虑机场行李运输车辆调度问题，构造以车辆行驶路程最短为目标的路径优化模型；刘波通过研究冷链配送问题，以总成本最小化为目标，提出一种改进人工鱼群算法用于求解带软时间窗的冷链配送问题；Kalayci等为解决同时取货和交付的车辆路径问题，构建了一种以总行程最小化为目标的模型，并设计了一种混合元启发式算法求解模型；
[0004]对于紧急订单配送，由于订单信息的不确定性以及配送中心资源的有限性，使得此类订单更加注重配送的时效性和现有资源的有效利用；李楠针对车辆配送过程中产生的动态需求，构建以最小化配送时间为目标的数学模型，通过改进VNS算法求解模型；鄢栋等人对于配送过程中出现的动态订单问题，提出一种紧急需求插入和数据包的求解新方法；成幸幸
[11]针对快递配送过程中出现的客户动态订单需求变化，结合配送车辆资源有限条件，构建了车辆可重复利用的动态车辆路径规划数学模型；贺小涵构建了以消耗成本和客户满意度为目标的数学模型，并设计了改进大邻域算法和混合粒子群算法两种算法进行求解；Mandziuk等提出了一种基于记忆算法的动态请求车辆路径问题求解的有效算法；
[0005]从上述研究中可以看出，在常规订单配送中，大部分是以最小成本为目标函数，通过改进算法求解模型，但算法的求解过程耗时长，在紧急订单中，更多的是利用配送中心剩余的车辆资源或者已完成配送任务车辆返回配送中心以专项配送的方式进行紧急订单的配送，造成配送成本高。

技术实现思路

[0006]针对上述存在的问题，一种紧急订单配送调度优化方法，为提高紧急订单配送的时效性，首先建立以最小配送总成本为目标函数的常规订单配送模型；在此基础上基于时间轴策略，构建最小插入成本的紧急订单配送模型；其次设计SI启发式算法及动态插入算法求解模型，最后对两阶段模型及算法进行实例验证，结果表明两阶段模型对紧急订单的处理具有可行性、订单配送的时效性高和反应快捷的特点。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：
[0008]一种紧急订单配送调度优化方法，包括
[0009]步骤一：建立以最小配送总成本为目标函数的常规订单配送模型；
[0010]步骤二：以步骤一建立的常规订单配送模型为基础，构建最小插入成本的紧急订单配送模型；
[0011]步骤三：设计SI启发式算法及动态插入算法求解模型，并将SI启发式算法及动态插入算法求解模型应用到步骤二得到的紧急订单配送模型中，进行紧急订单的配送调度优化。
[0012]优选的，步骤一所述的常规订单配送模型的建立过程包括：
[0013]S1
‑
1.设订单的配送是从同一个配送中心或取货点开始，可使用的配送车辆数量为m，采用统一车型，车辆容量均为Q，车辆平均行驶速度为v，每个配送任务对应一个用户需求i，每个需求i对应的商品体积为q
i
，每个任务需求用户期望得到商品时间窗为[e
i
,l
i
]，
[0014]其中：e
i
是期望到达最早时间点，l
i
是期望到达最晚时间点；
[0015]S1
‑
2.设定符号与变量：n代表所有订单任务总数；m代表配送车辆的总车辆数，k＝1,2,3
…
,m；i，j代表对应的订单编号，i＝1,2,3
…
,n；c1代表车辆相对用户期望时间窗早到惩罚系数；c2代表车辆相对用户期望时间窗晚到惩罚系数；c3代表车辆单位距离对应的配送成本；v代表配送车辆行驶的速度；q
i
代表任务点i对应的商品体积；w
2ij
代表送货点i到送货点j所用的配送成本；w
3i
代表在送货点i由于车辆没有按时送达产生的惩罚成本；W代表整个配送过程中产生的成本；W1代表启动车辆所需的固定成本；W2代表配送过程中产生的总配送费用；W3代表配送过程中产生的总惩罚成本；Q代表配送车辆所能承载的最大载重体积；s
ij
代表订单i到订单j的距离；t
ij
代表从送货点i到送货点j车辆所用的时间；t
i
代表车辆到达送货点i所对应的时间点，t0＝0；i＝0代表配送中心对应订单号；
[0016]S1
‑
3.以最小化成本为目标，设计常规订单车辆配送模型为：
[0017][0018][0019][0020][0021][0022][0023][0024][0025][0026][0027][0028][0029][0030][0031]其中：上述公式(1)表示总成本最小化；公式(2)表示车辆配送产生的总配送成本；公式(3)和(4)表示车辆配送产生的总惩罚成本；公式(5)表示从任意订单处仅有一辆车出来，且出来一次；(6)表示每个订单仅会安排一辆车进行配送；公式(7)表示每个订单仅被处理一次，不会出现重复；公式(8)表示每个订单都一定会安排配送；公式(9)表示每辆车在配送过程中车辆承载的订单体积不会超过自身最大容量体积；公式(10)表示所有车辆都从配送中心出发，进行配送；公式(11)表示车辆配送完订单即配送结束，然后返回配送中心；公式(12)表示配送过程中到达前后两个送货点的时间关系。
[0032]优选的，步骤二所述的紧急订单配送模型的建立过程包括：
[0033]S2
‑
1.设在时刻1时，产生紧急订单i'，该订单对应的商品体积为q
’
i
，订单需求的交货时间窗为[e
’
i
,l
’
i
]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种紧急订单配送调度优化方法，其特征在于：包括步骤一：建立以最小配送总成本为目标函数的常规订单配送模型；步骤二：以步骤一建立的常规订单配送模型为基础，构建最小插入成本的紧急订单配送模型；步骤三：设计SI启发式算法及动态插入算法求解模型，并将SI启发式算法及动态插入算法求解模型应用到步骤二得到的紧急订单配送模型中，进行紧急订单的配送调度优化。2.根据权利要求1所述的一种紧急订单配送调度优化方法，其特征在于：步骤一所述的常规订单配送模型的建立过程包括：S1
‑
1.设订单的配送是从同一个配送中心或取货点开始，可使用的配送车辆数量为m，采用统一车型，车辆容量均为Q，车辆平均行驶速度为v，每个配送任务对应一个用户需求i，每个需求i对应的商品体积为q
i
，每个任务需求用户期望得到商品时间窗为[e
i
,l
i
]，其中：e
i
是期望到达最早时间点，l
i
是期望到达最晚时间点；S1
‑
2.设定符号与变量：n代表所有订单任务总数；m代表配送车辆的总车辆数，k＝1,2,3
…
,m；i，j代表对应的订单编号，i＝1,2,3
…
,n；c1代表车辆相对用户期望时间窗早到惩罚系数；c2代表车辆相对用户期望时间窗晚到惩罚系数；c3代表车辆单位距离对应的配送成本；v代表配送车辆行驶的速度；q
i
代表任务点i对应的商品体积；w
2ij
代表送货点i到送货点j所用的配送成本；w
3i
代表在送货点i由于车辆没有按时送达产生的惩罚成本；W代表整个配送过程中产生的成本；W1代表启动车辆所需的固定成本；W2代表配送过程中产生的总配送费用；W3代表配送过程中产生的总惩罚成本；Q代表配送车辆所能承载的最大载重体积；s
ij
代表订单i到订单j的距离；t
ij
代表从送货点i到送货点j车辆所用的时间；t
i
代表车辆到达送货点i所对应的时间点，t0＝0；i＝0代表配送中心对应订单号；S1
‑
3.以最小化成本为目标，设计常规订单车辆配送模型为：3.以最小化成本为目标，设计常规订单车辆配送模型为：3.以最小化成本为目标，设计常规订单车辆配送模型为：3.以最小化成本为目标，设计常规订单车辆配送模型为：3.以最小化成本为目标，设计常规订单车辆配送模型为：3.以最小化成本为目标，设计常规订单车辆配送模型为：3.以最小化成本为目标，设计常规订单车辆配送模型为：
其中：上述公式(1)表示总成本最小化；公式(2)表示车辆配送产生的总配送成本；公式(3)和(4)表示车辆配送产生的总惩罚成本；公式(5)表示从任意订单处仅有一辆车出来，且出来一次；(6)表示每个订单仅会安排一辆车进行配送；公式(7)表示每个订单仅被处理一次，不会出现重复；公式(8)表示每个订单都一定会安排配送；公式(9)表示每辆车在配送过程中车辆承载的订单体积不会超过自身最大容量体积；公式(10)表示所有车辆都从配送中心出发，进行配送；公式(11)表示车辆配送完订单即配送结束，然后返回配送中心；公式(12)表示配送过程中到达前后两个送货点的时间关系。3.根据权利要求1所述的一种紧急订单配送调度优化方法，其特征在于：步骤二所述的紧急订单配送模型的建立过程包括：S2
‑
1.设在时刻1时，产生紧急订单i'，该订单对应的商品体积为q'
i
，订单需求的交货时间窗为[e'
i
,l'
i
]；紧急订单i'在订单组(a,b)之间安排车辆返回配送中心进行取货，在订单组(u,z)之间安排配送，且订单组(a,b)在订单组(u,z)之前，若b＝u重合且为0，则表示车辆接受紧急订单i'返回配送中心取货后，立即进行紧急订单i'的配送；S2
‑
2.在常规订单基础上，以最小插入成本为目标函数，考虑紧急订单本身的配送费用，常规订单因紧急订单的插入而导致的惩罚费用构建紧急订单模型。4.根据权利要求3所述的一种紧急订单配送调度优化方法，其特征在于：步骤S2
‑
2的具体步骤包括：S2
‑
2.1.设紧急新增订单插入产生的配送费用为g(1)：因紧急订单i'的取货插入订单组(a,b)中间后，原配送路径a
→
b变为a
→0→
b；同理，因紧急订单i'的配送插入订单组(u,z)中间后，原配送路径u
→
z变为u
→
i'
→
z，增加了配送距离，对应增加的配送路径成本为：
其中：w
2ij
表示订单i到订单j需要的配送费用；s
ij
表示订单i到订单j的距离；S2
‑
2.2.设紧急订单i'超出配送时间窗产生的惩罚费用为g(2)：紧急订单i'在订单组(u,z)间安排配送，因此配送车辆需回配送中心取货再配送，则紧急订单i'的实际配送时间为：t
i'
＝t
u
+t
a0
+t
0b
+t
ui'
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)结合紧急订单i'客户下达订单的期望时间窗[e'
i
,l'
i
]，可得紧急订单i'的惩罚费用为：则：其中：e
i'
表示紧急订单客户期望最早到达时间；l
i'
表示紧急订单客户期望最晚订单到达时间；S2
‑
2.3.设常规订单因到达时间变化产生的总变动惩罚费用为g(3)：将紧急订单对常规订单时间窗的影响为两种：一种是仅由取货造成到达时间变化的订单，则常规订单b的原始惩罚费用为：到达订单b送货点时间为t
b'
＝t
a
+t

【专利技术属性】
技术研发人员：谢友财，苏海龙，陈岫，
申请(专利权)人：广东财经大学华商学院，
类型：发明
国别省市：