基于軟時間窗集配一體化車輛路徑優化研究

本文主要研究問題是車輛路徑問題，在此基礎上加上軟時間窗的約束，同時加上貨物集配一體化的研究。通過遺傳算法優缺點的，從而選取自適應遺傳算法來優化路徑，從而實現對顧客與企業都完成最優化。

帶軟時間窗集配一體化車輛路徑研究是車輛路徑優化問題的一種重要延伸。本文主要是企業既要對客戶進行配送貨物，同時也要收集顧客的貨物出發。在此的基礎上本文還引進了時間窗的概念，對顧客取貨進行一定的約束。時間窗有兩大類：1.硬時間窗2.軟時間窗。硬時間窗我們必須提前到達必須等待，錯過時間則拒絕進行服務。軟時間窗我們則不需提前到達，遲到接受服務。在我們的生活中，有時會遇到硬時間窗，有時則要進行軟時間窗的運用。

一、第三利潤源

自上個世紀八十年代物流概念傳入中國，物流作為“第三利潤源”就被各行各業不斷提及。經過改革開放的發展，物流行業越來越發達。在中國顯著的物流行業則是順風，申通，圓通，京東，菜鳥物流，都爭相拿下這一利潤源。隨著國家對物流規范相繼出臺，綠色物流也納入了審核的標準。現代物流的發展則是順應時代的。每天處理將近1億包裹，這些包裹如何處理，而不讓成為白色垃圾，也成了每個物流企業考慮的問題。隨著國家經濟下行的壓力，以及綠色物流的實施，加之人口紅利的減少，人工成本的加大，第三利潤源也越來越較少。各行各業都對國民經濟有所貢獻。現代物流，金融業，信息化則都屬于國民經濟的紐帶。供應鏈物流起著紐帶的作用。現代物流企業發展的好壞，不僅決定個人、企業、乃至整個國家的經濟運行。一些學者研究物流對經濟的影響，并沒有談到作為經濟紐帶的作用。改革開放的巨大成績，以及一帶一路的提出，即對國家經濟與物流帶來了更大的機會，同時也帶來了更大的考驗。

二、車輛路徑問題的重要影響因素

物流的配送是一個復雜的系統工程，涉及到方方面面。眾多的因素決定了物流是否能夠順利進行，貨物是否能夠順利到達顧客手中。因此車輛調度則配送的成功起了重要作用。

（1）貨物

貨物作為物流運輸中的實物流，沒有貨物就談不上物流。貨物既可以從配送中心發出，也可以從顧客手中聚集到配送中心。貨物作為物流中的主體，本身具有自己的性質，形狀，體積，重量，何時收發貨物，哪種車輛適合裝哪種貨物，這些都是至關重要的。

（2）顧客

顧客作為貨物的需求方或供求方。在現實生活中，顧客包含公司，企業，店鋪，或者個人等等。顧客的要求是多種多樣的。這就是上文提到的時間窗問題。客戶的需求是多變的，對貨物的到達就必須有時間窗的約束。

（3）車輛

做作為貨物的運輸的交通工具。由于貨物的不同性質，選擇的車輛類型不一樣。每種不同類型的車都有自己最大載重量，最大容積，最大行駛距離。

（4）配送中心

配送中心作為貨物的集配地。貨物的收發最終都會經過配送中心，因此配送中心會對貨物進行包裝，拆卸，存儲，運輸。根據公司的需要，不同的的公司可能有一個甚至多個配送中心

（5）運輸網絡

運輸網絡包括是有各個頂點，無向邊和有向弧組成。頂點則包括配送中心與客戶。邊、弧都有一定的限制。

（6）約束條件

約束條件包括配送中心一個還是多個，車型多少，以及車輛的最大載重量與行駛距離，最大行駛時間，車輛是只配送一條線路，以及車輛是否回到原來的配送中心。貨物的要求則是保證貨物的完整。

（7）目標函數

車輛路徑問題中的目標函數可以使單目標優化，也可以是多目標優化。目標函數優化則包括：

①常見的優化目標是成本的優化，最為企業最想看到的就是成本的下降。這里的費用包括固定費用，車輛行駛費用，維修費用，額外費用。

②車輛最少的優化。企業在運送貨物的同時，既能滿足客戶的要求，還能使車輛最少，從而進行優化。

③車輛類型最少的優化。企業在貨物的運輸證中，由于貨物的固有性質，需要不同的車型運載。

④時間最短的優化。車輛在的運輸中，使所以車輛的運輸時間最短，同時也使顧客能夠接收到服務。這樣最短的時間則會為公司創造更高的效率。

⑤行駛距離最短的優化。在運輸途中，所有的車輛既能滿足服務，又能是距離最短。

⑥準時運輸。顧客對貨物的要求是越來越高，既要保證貨物安全，更要保證在規定的時間內準時收貨或發貨。

⑦客戶的滿意度最高。由于客戶的要求是多種多樣的。客戶對貨物的要求時是個性話化的，對時間和空間的要求至關重要。

在現實中，我們可能優化的目標是一個，甚至是多目標的優化，具體目標根據具體情況分析。

三、基本方法

①遺傳方法

在解決規模搜索中，遺傳算法雖然有一定解決能力，但是容易出現兩種困難。a.只能搜索局部最優，而不能達到全局最優。b.數據過大，速度太慢，超出了搜索范圍。

②自適應遺傳算法

自適應遺傳算法是遺傳算法的一種改良，他能夠很好的解決遺傳算法的困境。

四、結論

本文討論的是基于軟時間窗的，并且是貨物集配一體化的車輛路徑優化研究。同時討論了基本方法。但是沒能用模型來更好的詮釋模型的有效性，這時需要后面繼續探索的。同時多影響路徑優化因素進行總結。（作者單位為重慶郵電大學經濟管理學院）