考虑车辆均衡性约束的物流多路径配送仿真_张岚.pdf
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1、基金项目:湖北工业大学工程技术学院项目(X2021013)收稿日期:2021-11-30 第 40 卷 第 4 期计 算 机 仿 真2023 年 4 月 文章编号:1006-9348(2023)04-0145-04考虑车辆均衡性约束的物流多路径配送仿真张 岚,赵 芳(湖北工业大学工程技术学院,湖北 武汉 430068)摘要:传统物流多路径配送方法缺乏对车辆均衡调度的控制,导致物流服务质量不理想,配送耗时长、成本高。在考虑车辆调度均衡性的情况下,提出新的物流多路径配送方法。通过冗余数据去除和数据噪声抑制步骤,整合物流多路径配送信息。利用 GPS 定位设备确定调度车辆实时位置,结合多个配送车辆的运
2、行位置和装填。在调度均衡性约束下,规划多条配送路径,结合实际交通状况,选择可行的配送路线,最终完成物流的多路径配送。实验通过与传统方法的对比可得出结论:研究提出的配送方法下车辆调度均衡性更高,平均配送耗时和成本分别降低了 28.4min 和 0.53 万元,对于提高物流服务质量起到积极作用。关键词:车辆酏送;调度均衡;物流配送;配送路径规划中图分类号:TP391 文献标识码:BSimulation of Logistics Multi-Path Distribution ConsideringVehicle Equilibrium ConstraintsZHANG Lan,ZHAO Fang(
3、Engineering and Technology College,Hubei University of Technology,Wuhan Hubei 430068,China)ABSTRACT:The traditional logistics multi-path distribution method lacks the control of the balanced scheduling ofvehicles,resulting in the poor quality of logistics service,long distribution time and high cost
4、.Considering the bal-ance of vehicle scheduling,a new logistics multi-path distribution method is proposed.Through redundant data re-moval and noise suppression,the multi-path logistics distribution information was integrated.Moreover,GPS positio-ning equipment was used to determine the real-time po
5、sition of vehicle.Combined with the running position and load-ing condition of multiple distribution vehicles,multiple distribution routes were planned with the constraint of schedu-ling equilibrium,and then feasible routes were selected based on actual traffic conditions.Finally,the multi-path lo-g
6、istics distribution was completed.Compared with traditional methods,the following conclusions can be drawn fromexperimental results:the proposed method has higher vehicle scheduling equilibrium;In addition,the average distri-bution time and cost are reduced by 28.4min and 5300 yuan respectively.This
7、 method plays a positive role in impro-ving logistics service quality.KEYWORDS:Vehicle dispatching;Scheduling equilibrium;Logistics distribution;Distribution route planning1 引言由于近年来电商行业发展迅速,物流运输物品种类和数量逐渐增加,为物流配送工作带来巨大挑战1。与此同时,用户对物流的时速也提出了更高的要求,促使当前物流企业选择多路径配送方式进行商品运输。从物流多路径配送方法的研究现状来看,当前发展较为成熟的研究成果包
8、括:基于数字孪生的物流配送方法、基于基于双层规划模型的配送方法以及基于改进 K-means 聚类方法的配送方法等,然而在实际的应用过程中,现有的配送方法存在明显的车辆调度均衡性差的问题。车辆调度指的是按照既定路线使车辆在满足一定的约束条件下,有序的通过各个配送点达到一定目标的方式。而当前配送方法存在的车辆调度均衡性问题主要是无法同时满足运输路程最短、成本小以及耗时短等条件。为了解决上述现有物流多路径配送方法存在的问题,在考虑车辆调度均衡性的前提下,对配送方法进行优化设计。以期能够在满足用户需求的同时,最大程度提升车辆调度的541均衡度,进而保证物流配送效率。2 物流多路径配送方法设计2.1 整
9、合物流多路径配送信息在开始物流配送之前首先需要了解基本的配送信息,具体包括配送物品、配送中心位置、配送终点位置等。利用扫描器等硬件设备可以直接得出配送物品的信息,同时通过配送系统相关位置信息数据的调取,也可以初始物流配送信息的采集结果2。然而在实际的信息数据采集过程中由于操作失误或环境因素的影响可能会出现数据采集错误的情况,因此在配送信息整合之前需要从冗余数据去除和数据噪声消除两个方面对初始数据进行预处理。在冗余数据的处理过程中,首先利用式(1)计算任意两个配送数据之间的相似度。Sim(X,Y)=|X Y|X Y|(1)式中 X 和 Y 分别表示初始采集的配送数据,若式(1)的计算结果 Sim
10、(X,Y)取值为 1,则判定 X 和 Y 为相互冗余数据,需要删除 X 或 Y 数据,若 Sim(X,Y)计算结果低于 1,则认为 X与 Y 不冗余可以进行下一组数据的消除处理3。而数据噪声消除使用的是小波分解与重构去噪法,也就是通过对信号进行小波变换。定义冗余处理后的数据为 x(t),则小波变换分解结果可以表示为j,k=nj-1,nhn-2kj,k=nj-1,ngn-2k|(2)式中 j,k和 j,k分别表示尺度系数和小波分解系数,参量 j 为小波分解的层数,n 为初始采集的配送数据量4。经过小波分解后将初始数据中的噪声数据去除,并得到最终的去噪结果。在综合考虑数据格式、内容等因素下,完成对
11、初始配送信息的整合操作,并得出最终的整合结果。2.2 确定调度车辆实时位置利用 GPS 定位设备结合三角定位原理,确定目标调度车辆的实时移动位置5。利用 GPS 设备测得的传播延时 t 正比于卫星与用户之间的距离,即:d=vct(3)式中 vc为电波信号的传播速度。而三角定位原理如图 1所示。图 1 中 A、B 和 C 分别为三个参考点,其位置坐标已知分别为(xA,yA)、(xB,yB)和(xC,yC),那么存在如下关系式(xo1-xA)+(yo1-yA)=r1(xo1-xC)+(yo1-yC)=r1(xA-xC)2+(yA-yC)2=2r21-2r21cos 1|(4)式中(xo1,yo1)
12、表示 A、C 两点对应圆的圆心坐标,r1和 1分别为半径和 A、C 之间夹角6。同理可以得出 A、B 以及 B、C之间的位置关系,得出圆形交点 D 的坐标求解结果。结合图 1 调度车辆定位原理图GPS 信号的输出结果,对交点坐标值进行调整,最终得出的结果即为物流配送车辆的当前位置坐标定位结果。2.3 度量配送车辆调度均衡性配送车辆调度的均衡性指的是各个配送车辆需要执行的配送任务量,由于各配送路径上的配送距离和配送点数量不同,导致无法直接进行工作负荷对比7。因此,在这种物流多路径配送优化方法中,考虑到每条配送路线上多个因素条件,用来衡量各送货线路的工作量大小。具体表述如下Wi=Li1+Ui2+N
13、i31+2+3=1(5)其中 Wi为物流配送车辆 i 的工作量,Li、Ui和 Ni分别对应的是配送路径长度、送货量和用户数量,i为变量 Li、Qi和 Ni的权重值8。为了均衡各配送线路的工作量设置一个允许均衡误差为|Wi-W0|equilibrium(6)式(6)中参数 W0和 equilibrium分别表示工作量的预设值以及设置的均衡误差。在实际配送执行过程中 W0的具体取值根据当日的总配送任务量和调度车辆数量决定9。由此完成对车辆调度均衡性的度量任务。2.4 规划物流调度车辆配送路径将上述流程得出的均衡性度量结果作为车辆配送路径规划的约束条件,结合物流配送中心和收件位置规划合理的配送路径1
14、0。首先利用图 2 表示流程生成配送环境地图。在配送环境地图中标记配送中心和收件位置坐标11。以配送中心为起点搜索可行路径,直到达到收件位置,并选择路程最短路径作为最终的配送规划路径。2.5 判别物流配送路线交通状态车辆流量状况判别是进行物流车辆调度的前提和条件,对判定规划物流调度车辆配送路径的可行性,解决交通拥挤问题具有重要意义12。为保证物流配送路线交通状态的判641图 2 配送环境地图生成流程图断质量,应用了神经网络模型,通过输入层和隐含层的反复交替迭代,直到神经网络模型达到收敛为止。定义物流车辆样本集合为 CAR,初始化神经网络过程为CAR=ZZi=1CARib(7)式中 Z 和 b
15、分别表示输入层和隐含层节点的数量。在初始结果获取的前提下,可以将神经网络的训练误差表示为=CAR-CARibb(8)其中变量 为节点完整性系数13。结合上述,物流车辆配送路线的交通状态判别函数为P(CAR)=(+(b)(9)式(9)中变量 和(b)分别表示拥堵时长和拥堵调控参数。设置判断阈值为 traffic,公式 9 的计算结果若高于 traffic,则表示交通拥堵,否则证明交通畅通。2.6 实现物流多路径调度与配送假设存在 K 个配送点为 n 个客户提供物流配送服务,配送方将根据实际情况确定是否建立分配点。假设顾客的物料需求是已知的,现在选择了已有的适当地点来满足每一需求点的产品输出,从而
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