一种基于现实交通环境的城市配送车辆路径优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于现实交通环境的城市配送车辆路径优化方法，包括：暂不考虑两个阶段的车辆路径，将基于现实交通环境的城市配送车辆路径优化问题简化成两阶段设施选址问题；基于两阶段设施选址问题的求解结果，结合现实的城市交通环境，将基于现实交通环境的城市配送车辆路径优化问题转化成若干个随机多路径车辆路径问题，并进一步转化成若干个随机多路径旅行商问题；再将每个随机多路径旅行商问题转化成相应的近似确定型规划问题，通过整合所有随机多路径旅行商问题的求解结果，得到两个阶段的最优车辆路径。本发明专利技术计算效率很高，求解结果更加契合现实的城市交通环境，可为第三方物流企业开展城市配送提供更加科学有力的指导，降低配送成本、提高配送效率。提高配送效率。提高配送效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于现实交通环境的城市配送车辆路径优化方法


[0001]本专利技术涉及物流优化技术，具体涉及一种基于现实交通环境的城市配送车辆路径优化方法。

技术介绍

[0002]城市是人们生产、生活的主要集中地，也是物流活动最为集中的地方。随着经济社会的不断发展、电子商务的方兴未艾、居民生活水平的提高以及消费习惯的改变，以小批量、多批次、强时效性为特征的城市配送服务需求快速增长。两层的城市物流网络是目前第三方物流企业最常采用的物流网络架构之一，重型或中型货车负责先将货物从一个位于城郊的分拨中心运送至若干位于城区的配送中心，货物在这些配送中心经过重新配装后再由轻型或微型货车送至菜鸟驿站、快递超市或客户。如何优化基于两层物流网络的城市配送是备受学界和业界关注的热点问题。
[0003]现有的城市配送模式主要有两种：一种是由运营管理人员根据经验确定选择哪些配送中心进行使用，再由车辆驾驶员根据经验决定选择哪些路径进行城市配送；另一种是假定两层的城市物流网络中任意两个物流节点(分拨中心、配送中心、客户)之间只有一条路径(最短路)，且这一路径的广义通行成本(通行时间、距离或费用等)是确定的，将两层物流网络的城市配送车辆路径优化抽象为经典的两阶段选址
‑
路径问题，对其进行求解，并将求解结果用于指导实际的城市配送。
[0004]然而根据相关人员的经验开展城市配送，很难保证做出的决策是最优决策。此外，现实的城市交通环境较为复杂，两个物流节点之间通常存在多条路径，且每条路径的广义通行成本由于受到交通拥堵、天气状况等因素的影响具有很强的不确定性，因此采用经典的两阶段选址
‑
路径问题的求解结果指导城市配送具有很大的局限性。

技术实现思路

[0005]专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种基于现实交通环境的城市配送车辆路径优化方法，该方法将基于现实交通环境的城市配送车辆路径优化问题依次拆分成两阶段设施选址问题、随机多路径车辆路径问题、随机多路径旅行商问题三类子问题，通过对三类相对简单子问题的求解，实现对原复杂组合优化问题的求解。
[0006]技术方案：本专利技术的一种基于现实交通环境的城市配送车辆路径优化方法，包括以下步骤：
[0007]S1、暂不考虑从分拨中心到配送中心和从配送中心到客户两个阶段的车辆路径，将基于现实交通环境的城市配送车辆路径优化问题简化成两阶段设施选址问题，以物流服务总成本最小化为目标函数，以满足所有客户的物流需求和配送中心的作业能力限制为约束条件建立两阶段设施选址模型，求解得到配送中心的选址方案和客户的分配方案；
[0008]S2、基于步骤S1得到的配送中心选址方案和客户分配方案，结合现实的城市交通环境，将基于现实交通环境的城市配送车辆路径优化问题转化为若干个随机多路径车辆路
径问题，再将被选用的配送中心以及分配给每个被选用配送中心的客户根据配送车辆的额定载重进行分组，进一步将每个随机多路径车辆路径问题转化为若干个随机多路径旅行商问题，并对每个随机多路径旅行商问题建模；
[0009]S3、将步骤S2得到的每个随机多路径旅行商问题转化为相应的近似确定型规划问题，并对其进行求解，通过整合所有随机多路径旅行商问题的求解结果，得到基于现实交通环境的城市配送车辆的最优路径。
[0010]进一步的，步骤S1中两阶段设施选址模型为：
[0011]目标函数：
[0012]约束条件：
[0013][0014][0015][0016]其中，S表示配送中心的备选集；C表示客户集；参数f
s
、w
s
分别表示配送中心s的启用成本和作业能力，s∈S；d
c
表示客户c的物流需求量，c∈C；H
0s
表示分拨中心与配送中心s之间最短路的单位运输成本；H
sc
表示配送中心s与客户c之间最短路的单位运输成本；决策变量Z
s
表示配送中心s是否被选用，若被选用则取值为1，否则取值为0；u
sc
表示客户c是否由配送中心s提供服务，若是则取值为1，否则取值为0。
[0017]进一步的，步骤S2中采用具有约束的K
‑
means算法将被选用的配送中心以及分配给每个被选用配送中心的客户根据配送车辆的额定载重进行分组；具有约束的K
‑
means算法流程为：
[0018](1)输入原始数据：包括每个需求点的经纬度坐标、每个需求点的物流需求量以及配送车辆的额定载重Q；需求点是指被选用的配送中心或分配给某个被选用配送中心的客户；
[0019](2)初始化参数：包括质心的数量每个质心的服务能力为Q，随机选择K个需求点的经纬度坐标作为K个质心的初始坐标；质心是指一组需求点经纬度坐标的均值所表示的点；
[0020](3)将需求点按物流需求量从大到小降序排列；
[0021](4)按顺序将需求点逐一分配给距其最近且有剩余服务能力的质心；
[0022](5)若所有需求点完成分配，则转入步骤(6)，若有需求点无法进行分配，则令K＝K+1，反复执行步骤(2)～步骤(4)，直至所有需求点完成分配；
[0023](6)更新每个质心的坐标，即用每个质心所服务需求点的经度、纬度坐标的均值代替其当前经度、纬度坐标；
[0024](7)重复执行步骤(2)～步骤(6)设定次数，返回分组结果，其中每个质心所服务的需求点划为一组。
[0025]进一步的，步骤S2中每一个随机多路径旅行商问题建模如下：
[0026]目标函数：
[0027]约束条件：
[0028][0029][0030][0031]其中：
[0032][0033]约束条件：
[0034][0035]其中，V表示分拨中心与被选用的配送中心或某一被选用的配送中心及其被分配的客户组成的点集；V
′
表示V的非空真子集；E表示V中任意两点组成的边集；P
ij
表示V中点i与j之间的路径集；参数表示点i与j之间路径p的随机通行成本，其中表示点i与j之间路径p的固定通行成本，表示路径p固定通行成本的随机波动；决策变量X
ij
表示配送车辆是否通过点i到达点j，若是则取值为1，否则取值为0；表示配送车辆是否经过路径p从点i到达点j，若是则取值为1，否则取值为0。
[0036]进一步的，步骤S3中每个随机多路径旅行商问题转化为如下的近似确定型规划问题：
[0037]目标函数：
[0038]约束条件：
[0039][0040][0041][0042]其中：
[0043][0044]其中，|P
ij
|表示点i与j之间路径的数量；f
D
表示以任意两点之间最短路构成的旅行商问题的目标函数值，|V|表示V中点的个数，b表示V中任意两点之间最短路的通行成本，
β表示路径集P
ij
中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于现实交通环境的城市配送车辆路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、暂不考虑从分拨中心到配送中心和从配送中心到客户两个阶段的车辆路径，将基于现实交通环境的城市配送车辆路径优化问题简化成两阶段设施选址问题，以物流服务总成本最小化为目标函数，以满足所有客户的物流需求和配送中心的作业能力限制为约束条件建立两阶段设施选址模型，求解得到配送中心的选址方案和客户的分配方案；S2、基于步骤S1得到的配送中心选址方案和客户分配方案，结合现实的城市交通环境，将基于现实交通环境的城市配送车辆路径优化问题转化为若干个随机多路径车辆路径问题，再将被选用的配送中心以及分配给每个被选用配送中心的客户根据配送车辆的额定载重进行分组，进一步将每个随机多路径车辆路径问题转化为若干个随机多路径旅行商问题，并对每个随机多路径旅行商问题建模；S3、将步骤S2得到的每个随机多路径旅行商问题转化为相应的近似确定型规划问题，并对其进行求解，通过整合所有随机多路径旅行商问题的求解结果，得到基于现实交通环境的城市配送车辆的最优路径。2.根据权利要求1所述的一种基于现实交通环境的城市配送车辆路径优化方法，其特征在于，步骤S1中两阶段设施选址模型为：目标函数：约束条件：约束条件：约束条件：约束条件：其中，S表示配送中心的备选集；C表示客户集；参数f
s
、w
s
分别表示配送中心s的启用成本和作业能力，s∈S；d
c
表示客户c的物流需求量，c∈C；H
0s
表示分拨中心与配送中心s之间最短路的单位运输成本；H
sc
表示配送中心s与客户c之间最短路的单位运输成本；决策变量Z
s
表示配送中心s是否被选用，若被选用则取值为1，否则取值为0；u
sc
表示客户c是否由配送中心s提供服务，若是则取值为1，否则取值为0。3.根据权利要求1所述的一种基于现实交通环境的城市配送车辆路径优化方法，其特征在于，步骤S2中采用具有约束的K
‑
means算法将被选用的配送中心以及分配给每个被选用配送中心的客户根据配送车辆的额定载重进行分组；具有约束的K
‑
means算法流程为：(1)输入原始数据：包括每个需求点的经纬度坐标、每个需求点的物流需求量以及配送车辆的额定载重Q；需求点是指被选用的配送中心或分配给某个被选用配送中心的客户；(2)初始化参数：包括质心的数量每个质心的服务能力为Q，随机选择K个需求点的经纬度坐标作为K个质心的初始坐标；质心是指一组需求点经纬度坐标的均值所表示的点；(3)将需求点按物流需求量从大到小降序排列；(4)按顺序将需求点逐一分配给距其最近且有剩余服务能力的质心；
(5)若所有需求点完成分配，则转入步骤(6)，若有需求点无法进行分配，则令K＝K+1，反复执行步骤(2)～步骤(4)，直至所有需求点完成分配；(6)更新每个质心的坐标，即用每个质心所服务需求点的经度、纬度坐标的均值代替其当前经度、纬度坐标；(7)重复执行步骤(2)～步骤(6)设定次数，返回分组结果，其中每个质心所服务的需求点划为一组。4.根据权利要求1所述的一种基于现实交通环境的城市配送车辆路径优化方法，其特征在于，步骤S2中每一个随机多路径旅行商问题建模如下：目标函数：约束条件：约束条件：约束条件：约束条件：其中：约束条件：约束条件：其中，V表示分拨中心与被选用的配送中心或某一被选用的配送中心及其被分配的客户组成的点集；V
′
表示V的非空真子集；E表示V中...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤希峰，董跃跃，刘志琴，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：