[发明专利]一种面向粗略定位的协同车辆路径优化方法

说明书

本发明公开了一种面向粗略定位的协同车辆路径优化方法，根据物流服务供应商向其合作伙伴提供的顾客的粗略定位信息，构建面向粗略定位的协同车辆路径模型，并运用LNS和局部搜索算法相结合的改进型蚁群优化算法对面向粗略定位的协同车辆路径问题进行求解。通过本发明的技术方案，物流服务供应商形成横向物流联盟，优化整个物流配送网络，将大大降低运输成本。相比其它现有技术，本发明能更有效地求解面向粗略定位的协同车辆路径问题，能够得出较优解。

技术领域

本发明属于协同车辆路径优化技术领域，尤其涉及一种面向粗略定位的协同车辆路径优化方法。

背景技术

物流横向合作是指多个物流服务供应商为了降低物流活动成本而进行统一的物流资源管理。协同车辆路径问题是物流横向合作的主要研究内容之一。近年来，全球市场竞争激烈，运输成本上升，产品生命周期缩短以及顾客期望值提高等因素都给物流服务供应商(logistics service provider，LSP)带来了巨大的压力。在这种情形下，物流服务供应商之间的合作日益增多，以降低物流配送成本，提高资源利用率，增强市场竞争力。如果物流服务供应商的合作是处于供应链的同一层次，则可称为物流横向合作，即形成横向物流联盟。协同车辆路径问题的求解目标是找到在物流服务供应商相互合作情况下的最优配送方案。

协同车辆路径问题需要考虑资源共享、合作伙伴策略等因素。协同车辆路径问题中的资源共享主要包含两种方式：一是物流服务供应商之间通过共享或交换顾客订单的方式提高配送效率，二是共享车辆资源以提高车辆利用率。另外，协同车辆路径问题也需要考虑各个物流服务供应商自身的企业策略，以免损害部分合作伙伴的利益。

目前有关协同车辆路径的模型，大多只考虑了资源共享因素，而没有考虑合作伙伴策略因素。然而，前者通常会在一定程度上影响后者。首先，部分物流服务供应商不愿与竞争对手共享顾客信息。然而在现有的研究模型中，路径计划通常公开所有顾客的详细定位。其次，资源共享可能会影响物流服务供应商的策略，但先前关于协同车辆路径问题的研究模型都假设横向物流联盟可以控制每个物流服务供应商的所有资源。此时，由于物流服务供应商大部分物流资源都将被横向物流联盟长时间占用，因此物流服务供应商的长期决策将受到一定的限制。

发明内容

本发明的目的是提供一种面向粗略定位的协同车辆路径优化方法，以寻找在物流服务供应商相互合作情况下的最优配送方案，并且不必公开所有顾客的详细定位。

为了实现上述目的，本发明技术方案如下：

一种面向粗略定位的协同车辆路径优化方法，包括：

根据物流服务供应商向其合作伙伴提供的顾客的粗略定位信息，构建面向粗略定位的协同车辆路径模型，所述协同车辆路径模型以最小运输成本为目标函数，所述目标函数对应的运输成本包括物流服务供应商到达粗略定位的运输成本和在粗略定位中的运输成本，及顾客自己的物流服务供应商为其提供服务时所产生的运输成本；

基于蚁群优化算法构建目标函数的初始解；

采用LNS算法提升当前最优解和全局最优解；

采用局部搜索算法进一步提升当前最优解和全局最优解；

判断是否满足迭代终止条件，在满足迭代终止条件时，输出最优路径计划，否则返回继续进行迭代。

进一步地，所述在粗略定位中的运输成本，随着粗略定位的面积增大将指数增长，而随着粗略定位的周长增大将趋于线性增长。

进一步地，所述目标函数的约束条件包括：

每个顾客只会被访问一次；

每个节点的到达车辆数目相等离开车辆数目；

物流服务供应商的协同物流共享度不能大于其协同物流共享度最大值；