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物流配送客户时间窗变动干扰管理研究
Study on Disruption Management for Customer Time Window Changes in Logistics
【中文摘要】 在物流配送过程中经常发生的对正常物流配送产生干扰和不良影响事件中,有一类干扰是来自于顾客方面的不确定性,表现
为顾客取消需求,新的顾客提出服务请求,顾客突然提出了提前或延后交货、变动交货地点或者改变了需求量等。该干扰事件的出现不仅改
变了该顾客的配送计划,还将对后续的顾客点产生连锁影响,即该路径上的所有剩余任务都将受到该干扰事件的影响。对此,企业必须快速
响应顾客需求改变,迅速制定出对应的调整方案,并希望在尽量降低对整个系统的扰动的前提下,使产生的费用增加最小。干扰管理作为一
种实时处理干扰事件的方法论,主要针对经常性干扰事件的处理和管理。本文正是基于干扰管理这一新理念,针对客户时间窗变动问题扰动
恢复模型及其算法进行了研究。本文的主要工作如下:(1)在对客户时间窗变动干扰辨识的基础上,对扰动进行了度量分析,考虑在途运力与
资源,给出了车辆调度的扰动恢复策略及扰动度量方法。(2)根据本文所提出的扰动度量方法及扰动恢复策略,根据物流企业的实际情况,限
定车场内的车辆数目,采用混合时间窗,从设定虚拟单车场与虚拟多车场两个角度,分别构建了客户时间窗变动扰动恢复模型,这是本文研究
的核心。(3)根据模型的特点与干扰管理思想,改进了基于客户的编码表示方法,构造了相应的遗传算法;并设计了一种新的约束处理方法。
(4)设计了测试实验,对本文提出的扰动恢复模型及算法的有效性进行了验证。本文给出了客户时间窗变动的扰动恢复策略,可以指导设计
VRPTW其他扰动恢复策略;通过设定虚拟单车场或虚拟多车场,将干扰发生在途车辆的起点复位到车场,使VRPTW求解算法同样可以用于处理
扰动恢复模型;对客户时间窗变动对系统造成的干扰进行了度量,为VRPTW其他扰动度量提供了指导;设计了一种新的约束处理方法,避免了
惩罚策略中选取惩罚因子的困难,使得约束处理问题简单化。
【英文摘要】 On the background that frequent disruptions occur in the logistics,there is a kind of disruption,which is
caused by the request changes of customers,such as,new requests by the new customers,requests cancelling,service in
advance/lingeringly,and demand changes,and when they occur,not only the customers disrupted are not serviced according
to the plan,but also the customers in succession to them are affected.In practice,the adjustment plan must be made
quickly to tackle request changes of customers,minimizing increased cost under the premise of the least disruption on
the original plan.As a methodology of handling disruptions in real time,disruption management chiefly settles such kind
of incidents that happens frequently.Based on the concept of disruption management,the recovery model and its algorithm
for customer time window disruption are constructed.The main researches in this paper are as follows:(1)Based on
identifying the customer time window disruption,the deviation measurement is analyzed,and the recovery strategy for the
customer time window disruption is proposed.(2)On the basis of the methods of deviation measurement and recovery
strategy,the recovery model for customer time window disruption is constructed respectively,from setting the single
dummy depot and the multiple dummy depots.This is the core of the paper.(3)According to the characteristic of the model
and the disruption management,the chromosome code based on customer is ameliorated,the genetic algorithm is given,and a
new handling constraint method based on genetic algorithm is designed.(4)The testing experiment is designed,to validate
the recovery model and its algorithm for customer time window disruption.The recovery strategy for the customer time
window disruption is given,to guide to design the other recovery strategy for the VRPTW disruption;By setting the single
dummy depot or the multiple dummy depots,the transition that the jump-offs of vehicles on the way are reposited to the
depot is proposed,making the algorithm for the VRPTW solve the disruption recovery model as before;the customer time
window disruption is analyzed,to help measure the other deviation for VRPTW;A new handling constraint method based on
genetic algorithm is designed,avoiding the difficulty of selecting the penalty factor in penalty strategy and makes the
handling constrain simplify.
【中文关键词】 客户时间窗变动; 车辆路径问题; 干扰管理; 扰动恢复; 遗传算法
【英文关键词】 Customer Time Window Disruption; Vehicle Routing Problem; Disruption Management; Disruption and Recovery;
Genetic Algorithm
【毕业论文目录】
摘要 4-5
Abstract 5-6
1.绪论 9-16
1.1 问题的提出 9-10
1.2 国内外同类研究综述 10-15
1.2.1 干扰管理的国内外研究进展 10-12
1.2.2 车辆路径问题的干扰处理方法研究 12-14
1.2.3 客户时间窗变动问题的研究现状 14-15
1.3 本文的主要工作和结构 15-16
2 客户时间窗变动扰动恢复模型 16-37
2.1 原始问题描述及其数学模型 17-18
2.1.1 原始问题描述 17
2.1.2 原始问题的数学模型 17-18
2.2 客户时间窗变动的扰动恢复前提与假设 18
2.3 客户时间窗变动干扰辨识 18-20
2.4 客户时间窗变动的扰动恢复策略 20-21
2.5 虚拟单车场的客户时间窗变动扰动恢复模型 21-29
2.5.1 干扰发生在途车辆的起点复位到虚拟单车场的转化方法 21-24
2.5.2 扰动度量分析 24-26
2.5.3 虚拟单车场的客户时间窗变动扰动恢复模型 26-28
2.5.4 扰动恢复模型与原始问题的归一化处理 28-29
2.6 虚拟多车场的客户时间窗变动扰动恢复模型 29-36
2.6.1 干扰发生在途车辆的起点复位到虚拟多车场的转化方法 29-30
2.6.2 扰动度量分析 30-33
2.6.3 虚拟多车场的客户时间窗变动扰动恢复模型 33-35
2.6.4 扰动恢复模型与原始问题的归一化处理 35-36
2.7 本章小结 36-37
3 算法 37-47
3.1 扰动恢复策略实施 37-39
3.1.1 虚拟单车场的客户时间窗变动扰动恢复策略实施 37-39
3.1.2 虚拟多车场的客户时间窗变动扰动恢复策略实施 39
3.2 遗传算法 39-46
3.2.1 遗传算法的基本步骤 40-41
3.2.2 染色体表示 41-43
3.2.3 违反约束的处理及适应度函数的确定 43-44
3.2.4 遗传操作 44-45
3.2.5 种群初始化 45-46
3.3 本章小结 46-47
4 模型与算法验证 47-51
4.1 数值实验及结果分析 47-48
4.2 各顾客点时间窗变动情况 48
4.3 各配送点时间窗变动后重新调度的结果 48
4.4 车辆调度干扰管理优化结果 48-50
4.5 结果分析 50-51
结论 51-52
参考文献 52-56
附录A 部分程序源代码 56-71
攻读硕士学位期间发表学术论文情况 71-72
致谢 72-73
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