【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能优化算法和车辆调度两大技术邻域，尤其涉及一种求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法。
技术介绍
1、随着智能化时代的到来，人民的生活和消费方式发生了巨大的改变，大部分消费者选择网络购物，2021年全国网上零售额达到13.1万亿，淘宝、京东、拼多多以及唯品会等电商平台发展迅猛，与此同时也加速了物流配送企业的发展，蜂鸟配送、达达集团及美团配送三大平台合计的市场覆盖率达到80％。根据国家统计局官方数据显示，从2018年到2021年，全国快递量从507.1亿件增长到1083亿件。物流运输，相对而言是盈利水平偏低的行业，所以成本的管理和调控对该行业的发展至关重要。另外，物流运输的不当规划易导致交通拥堵、环境污染等问题，影响居民的生活质量和物流行业的可持续发展。
2、典型的车辆路径问题(vehicle routing troblem，vrp)指车辆从仓库出发直接将货物运输到对应的客户点，通过对车辆路径进行优化，在满足约束的条件下，设计合适的车辆行驶路径，尽可能地降低运输成本。带时间窗的车辆路径问题(vehicle routingproblem with time windows，vrptw)是指在vrp的前提上，给每个客户增添时间窗约束以进行运输服务，时间窗是一个特定时间段，包含最早可到达时间和最晚必须到达时间。带时间窗约束使得vrp更加复杂性，通常可把时间窗分为硬时间窗(必须满足)、软时间窗(可以不满足，但会受到惩罚)。两级车辆路径问题(two-echelon vehicle routing probl
3、目前的大部分研究将2e-vrp作为单目标问题进行研究，只关注车辆行驶开销。也有学者在此基础上还考虑了中转站的装卸开销、车辆固定成本等因素，然后选择其中两个目标建立模型进行研究，对于两个目标以上的2e-vrp模型研究较少。现有的模型难以满足不同人们的需求，因此需要建立一个权衡不同人群利益的两级车辆路径问题模型。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提出一种求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法，不仅能够高效地规划两级车辆路径问题的出行路径，而且可以利用多目标优化方法为不同目标用户提供不同需求的高质量的规划方案集合。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法，包括以下步骤：
3、将两级车辆路径问题建模为一个带时间窗的多目标优化模型；
4、针对所述带时间窗的多目标优化模型设计求解算法，求出带有不同目标值的路径合集。
5、优选的，所述带时间窗的两级车辆路径模型定义为加权无向图g＝(v，a)，其中，v表示节点集合，包括仓库节点v0、r个中转站的子集vs和h个客户的子集vc；a表示节点i到节点j之间的弧的集合，集合a＝a1∪a2，集合a1＝{<i，j>：i，j∈{v0}∪vs}，集合a1和a2分别表示一级路径和二级路径，一级路径表示从仓库到中转站的路径，一级路径上行驶的车辆为一级车辆，二级路径表示从中转站到客户的路径，二级路径上行驶的车辆为二级车辆，从节点i到节点j之间的每条弧具有行驶成本cij，定义两种类项的车辆集合h1和h2分别表示一级车辆和二级车辆；每个客户都含有一个时间窗[ai，bi]和一个服务时间si，表示一辆车早于ai到达客户i会造成等待时间，晚于bi到达客户i时会造成延迟时间，si表示二级车辆需要在客户i停留的时间；每个中转站都有一个时间窗[ai，bi]，表示二级车辆在开始时间ai后将货物从中转站送到客户，在服务完所有客户后必须在中转站关闭时间bi之前返回中转站。
6、优选的，所述带时间窗的多目标优化模型包含四个目标，表示如下
7、minf＝{f1，f2，f3，f4}；
8、其中，四个目标定义如下：
9、f1＝h1+h2
10、
11、
12、
13、其中，目标f1表示最小化两级车辆数量，h1表示一级车辆数量，h2表示二级车辆数量；目标f2表示最小化总行驶开销，包括第一层路径的行驶开销和第二层路径的行驶开销，cij表示车辆从节点i到j的单位行驶开销，xij表示一级弧(i，j)通过的车辆数目，为决策变量，若车辆通过中转站k通过二级弧(i，j)则为1，否则为0；目标f3表示最小化中转站开销，sk表示装卸货物的单位开销，dk表示经过中转站的货物的总重量；目标f4表示最小化延迟等待时间，表示车辆k到达节点i的时间，bi表示客户节点i∈vc的最佳时间窗中的右时间窗；经过中转站的货物的总重量dk定义如下：
14、
15、其中di表示客户节点i∈vc的需求量，zkj为决策变量，若客户cj由中转站k服务则为1，否则为0。
16、优选的，所述带时间窗的多目标优化模型包含四个约束条件，分别为车辆约束、容量约束、时间窗约束和服务约束，具体定义如下：
17、(1)车辆约束
18、使用的车辆数目分别不能超过最大车辆数，即满足：
19、
20、
21、其中x0i表示一级弧仓库到中转站通过的车辆数目；为决策变量，若车辆通过中转站k通过二级弧(k，j)则为1，否则为0；m1和m2分别为最大一级车辆数和最大二级车辆数；
22、(2)容量约束
23、每条一级路径和二级路径的需求不能超过一级车辆容量和二级车辆容量，即满足：
24、
25、
26、其中表示通过一级弧(i，j)的货运量，表示经过中转站k的通过二级弧(i，j)的货运量，k1表示第一层车辆路径中车辆最大装载量，k2表示第二层车辆路径中车辆最大装载量；xij表示一级弧(i，j)通过的车辆数目；为决策变量，若车辆通过中转站k通过二级弧(i，j)则为1，否则为0；
27、(3)时间窗约束
28、二级路径的到达时间不能超过最大延迟时间，每个客户点的最大允许延迟时间不能超过该客户点时间窗大小的一定比例，即满足：
29、
30、
31、其中表示车辆k到达节点i的时间，bi表示节点i的右时间窗，ai表示节点i的左时间窗，m表示最大延迟等待时间系数；
32、(5)服务约束
33、每个客户只能被一条二级路径访问，只能为每个客户分配且仅分配一个中转站本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法，其特征在于，所述带时间窗的两级车辆路径模型定义为加权无向图G＝(V，A)，其中，V表示节点集合，包括仓库节点V0、r个中转站的子集Vs和h个客户的子集Vc；A表示节点i到节点j之间的弧的集合，集合A＝A1∪A2，集合A1＝{<i，j>：i，j∈{V0}∪Vs}，集合A1和A2分别表示一级路径和二级路径，一级路径表示从仓库到中转站的路径，一级路径上行驶的车辆为一级车辆，二级路径表示从中转站到客户的路径，二级路径上行驶的车辆为二级车辆，从节点i到节点j之间的每条弧具有行驶成本cij，定义两种类项的车辆集合H1和H2分别表示一级车辆和二级车辆；每个客户都含有一个时间窗[ai，bi]和一个服务时间si，表示一辆车早于ai到达客户i会造成等待时间，晚于bi到达客户i时会造成延迟时间，si表示二级车辆需要在客户i停留的时间；每个中转站都有一个时间窗[ai，bi]，表示二级车辆在开始时间ai后将货物从中转站送到客户，在服
3.根据权利要求2所述的一种求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法，其特征在于，所述带时间窗的多目标优化模型包含四个目标，表示如下
4.根据权利要求3所述的求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法，其特征在于，所述带时间窗的多目标优化模型包含四个约束条件，分别为车辆约束、容量约束、时间窗约束和服务约束，具体定义如下：
5.根据权利要求1所述的求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法，其特征在于，所述求解算法包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法，其特征在于，所述对X中的二级路径执行大邻域搜索中的破坏操作，具体为随机从以下四个破坏操作符中选择一个对X的二级路径进行破坏操作：
7.根据权利要求5所述的求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法，其特征在于，所述对X1执行大邻域搜索中的修复操作，具体为根据轮盘赌算法从以下三种修复操作符中选择一个对执行破坏操作符后的解X1进行修复：
8.根据权利要求5所述的求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法，其特征在于，所述预设条件为：每条一级路径的载货需求小于等于一级车辆容量；
9.根据权利要求5所述的求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法，其特征在于，所述对X2分别执行四个针对二级路径的局部搜索操作，不同的局部搜索采用不同的邻域搜索算子，同一个局部搜索采用相同的邻域搜索算子，采用的邻域搜索算子从以下四种选择：
10.根据权利要求5所述的求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法，其特征在于，所述对X3分别执行三个针对一级路径的局部搜索操作，不同的局部搜索采用不同的邻域搜索算子，同一个局部搜索采用相同的邻域搜索算子，采用的邻域搜索算子从以下三种选择：
...【技术特征摘要】
1.一种求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法，其特征在于，所述带时间窗的两级车辆路径模型定义为加权无向图g＝(v，a)，其中，v表示节点集合，包括仓库节点v0、r个中转站的子集vs和h个客户的子集vc；a表示节点i到节点j之间的弧的集合，集合a＝a1∪a2，集合a1＝{<i，j>：i，j∈{v0}∪vs}，集合a1和a2分别表示一级路径和二级路径，一级路径表示从仓库到中转站的路径，一级路径上行驶的车辆为一级车辆，二级路径表示从中转站到客户的路径，二级路径上行驶的车辆为二级车辆，从节点i到节点j之间的每条弧具有行驶成本cij，定义两种类项的车辆集合h1和h2分别表示一级车辆和二级车辆；每个客户都含有一个时间窗[ai，bi]和一个服务时间si，表示一辆车早于ai到达客户i会造成等待时间，晚于bi到达客户i时会造成延迟时间，si表示二级车辆需要在客户i停留的时间；每个中转站都有一个时间窗[ai，bi]，表示二级车辆在开始时间ai后将货物从中转站送到客户，在服务完所有客户后必须在中转站关闭时间bi之前返回中转站。
3.根据权利要求2所述的一种求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法，其特征在于，所述带时间窗的多目标优化模型包含四个目标，表示如下
4.根据权利要求3所述的求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法，其特征在于，所述带时间窗的多目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡奕侨，王依婷，喻小光，柳培忠，王成，
申请(专利权)人：华侨大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。