[发明专利]一种多车型车队配送货过程的优化调度方法

说明书

本发明公开了一种多车型车队配送货过程的优化调度方法，属于车辆路径问题智能优化调度技术领域。本发明通过建立多车型车队配额送货物的调度模型和优化目标，设计基于混合蚁群优化算法的优化调度方法对优化目标进行优化。本发明提出了多车型车队配送货过程的调度模型和优化目标，将其明确为车辆路径规划问题，可大大降低运输成本；在优化过程中综合考虑了载重与单位碳排放不同的多车型车队、燃油消耗、动态负载等因素，从而减少整个运输过程中的燃油消耗；模型以车辆行驶费用、燃油费用和行时间费用汇总的总经济成本为优化目标，并且设定了配送时间窗的约束条件，符合实际物流运输情况。

技术领域

本发明涉及一种多车型车队配送货过程的优化调度方法，属于智能算法求解车辆路径问题。

背景技术

能源危机、环境污染以及温室效应等问题的日益严重，对物流运输行业提出了更高的节能减排要求。运输行业不仅是能源消耗较大的产业，而且是碳排放大户，据世界资源学院的统计，交通运输行业的二氧化碳排量占全球总排量的20％。实施绿色运输已经成为减少碳排放的必然趋势，而相比小型汽车，货运汽车的吨位更大，行驶里程更长，其碳排放量远超于小型汽车。在此背景下，设计研究带有绿色指标的货车运输问题，对降低环境污染，响应节能减排，具有十分重要的意义。

当下日益加剧的市场竞争环境无疑对物流运输做出了更高的要求，如何运用智能优化技术改良车辆货物运输，成为众多企业提高生产效率，提升产能效益，降低污染排放的关键所在。

在物流系统中，配送是核心部分，而车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是其中的重要一环。传统的VRP主要描述为组织一个车队，安排适当的行车路线为一定数量的客户提供送货服务，并能在满足车载量、行车里程等约束条件下，达到诸如路程最短，成本最小，耗时最少等目的。

多车型车队配送货物问题属于典型的车辆路径问题。由于该类问题在学术上已被证明是NP-hard组合优化问题，而传统的数学规划方法只能求解较小规模的问题。

发明内容

本发明提供了一种多车型车队配送货过程的优化调度方法，以用于获得多车型车队配送货过程的优良解。

本发明的技术方案是：一种多车型车队配送货过程的优化调度方法，通过建立多车型车队配额送货物的调度模型和优化目标，设计基于混合蚁群优化算法的优化调度方法对优化目标进行优化；

所述调度模型约束如下：

①配送中心的每种车型都参与配送任务；②车辆在一次配送任务中仅进行一次客户服务；③车辆配送中负载不能超过该车型的最大装载限制；④车辆从配送中心出发，完成配送后需返回配送中心；⑤每个客户均被服务，被服务的次数有且仅有一次；⑥车辆应该在客户的服务窗口时间内到达；

所述优化目标运输总费用Z_Total由三部分组成：车辆行驶费用、燃油费用F₃及时间费用F₄；其中，车辆行驶费用由行驶里程费用F₁和车辆固定费用F₂组成；

运输总费用Z_Total的计算如下：

Z_Total＝F₁+F₂+F₃+F₄