本發(fā)明涉及物流配送
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體涉及一種動態(tài)調(diào)整的快遞配送優(yōu)化方法。
背景技術(shù)：
：電子商務(wù)的快速增長推動了快遞業(yè)的蓬勃發(fā)展，當(dāng)前快遞業(yè)整體結(jié)構(gòu)面臨“散、亂、小、多”的困局，快遞配送成本占據(jù)快遞企業(yè)總成本的50％-80％?？爝f配送業(yè)務(wù),一方面直接影響客戶的滿意度與忠誠度，另一方面決定了配送企業(yè)的經(jīng)濟收益?？爝f員不單執(zhí)行計劃內(nèi)的送貨任務(wù)，計劃外客戶實時要求的取貨業(yè)務(wù)量也大幅增長，且實時取貨業(yè)務(wù)均有一定的時效要求。面對市場提出的實時繁雜的計劃外的不確定需求，快遞員進行實時配送管理，對貨物的雙向流動進行路徑和時間的優(yōu)化，難度較高。開發(fā)一種能夠計算出動態(tài)訂單變化情況下的最佳配送路徑方法，能夠?qū)爝f配送業(yè)務(wù)進行科學(xué)系統(tǒng)的規(guī)劃，一方面提高快遞業(yè)務(wù)的作業(yè)效率和快速響應(yīng)客戶的能力，增強服務(wù)客戶的水平；另一方面能夠降低企業(yè)的配送成本(包含配送的總里程數(shù)和配送總時間)，從而增強快遞企業(yè)的市場競爭力。目前，國內(nèi)較多學(xué)者對配送管理進行各種探索研究，如，對動態(tài)路徑優(yōu)化提出的dijkstra算法，用于找出實時最短路徑，實現(xiàn)對行駛線路的動態(tài)調(diào)整。對于帶時間窗的動態(tài)車輛路徑規(guī)劃問題，使用插入法構(gòu)造初始解，應(yīng)用重定位法、2-opt法等局部搜索方法進行組合完成初始解的改進。針對當(dāng)前快遞配送，在快遞員出發(fā)前根據(jù)送(取)貨點地理位置，都已經(jīng)事前規(guī)劃好,但是在投遞過程中，快遞員或物流公司同樣面臨大量動態(tài)客戶提出的取件要求(插單信息)，使得事前規(guī)劃的配送路徑不得不由快遞員在配送的過程中自主臨時變更。這種配送路徑的變更完全取決于快遞員對各個需求點的地理位置、交通路況熟悉程度，甚至個人對環(huán)境的偏好等,帶有較大的主觀性，不利于快遞企業(yè)的運營管理與成本管理。因此，和普通的配送路徑規(guī)劃不同，快遞配送由于面對廣大城市居民消費，配送的動態(tài)變量更多，配送要求的時效更高。技術(shù)實現(xiàn)要素：針對當(dāng)前快遞配送中訂單變更、交通路況變化等動態(tài)變化下存在的配送問題，本申請?zhí)峁┮环N動態(tài)調(diào)整的快遞配送優(yōu)化方法，包括步驟：實時獲取快遞動態(tài)信息，快遞動態(tài)信息包括快遞車輛的定位信息、送貨點信息、取貨點信息和實時交通道路信息；根據(jù)快遞動態(tài)信息采用混合整數(shù)規(guī)劃模型以最小配送總成本為目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建當(dāng)前配送路線，最小配送總成本包括車輛的運輸成本、啟用車輛的固定成本、超出最大行程后的額外成本和違反時間窗限制的懲罰成本；通過模擬退火混合遺傳算法對當(dāng)前配送路線進行優(yōu)化。一種實施例中，目標(biāo)函數(shù)為：其中，dij為貨點i到貨點j的距離，xijk為車輛k的行駛變量，c0為多派出一輛車的固定成本，x0jk為多派出車輛的行駛變量，pl(k)為超出最大行程后的額外成本，pt(i)為違反時間窗限制的懲罰成本；其中，pl為超出最大行駛距離后的附加費用，l為最大行駛距離；p1為早到的懲罰費用，p2晚到的懲罰費用，ai為車輛服務(wù)客戶i最早開始時間，bi為車輛服務(wù)客戶i最晚時間，客戶i的服務(wù)時間為ti。一種實施例中，通過模擬退火混合遺傳算法對所述當(dāng)前配送路線進行優(yōu)化，包括步驟：采用自然數(shù)編碼方法對所有的貨點進行遺傳編碼，并隨機產(chǎn)生n個父代；根據(jù)適應(yīng)值函數(shù)對所述n個父代的每一個個體的適應(yīng)度進行計算，所述適應(yīng)值函數(shù)的表達式為：p＝1/(z+g.pw)，其中，z為目錄函數(shù)值，pw為車輛總臺數(shù)小于配送路徑條數(shù)的懲罰權(quán)重；通過輪盤賭選擇方法獲取新種群，所述新種群用于替代父代；采用順序交叉法對所述新種群實施反復(fù)交叉操作，并判斷反復(fù)交叉變異后個體的適應(yīng)度是否保持不變，若是，獲得最優(yōu)的當(dāng)前配送路線。一種實施例中，采用自然數(shù)編碼方法對所有的貨點進行遺傳編碼，具體為：隨機產(chǎn)生未被訪問過的貨點序列，按順序逐一檢驗貨點是否滿足車輛載重限制，若滿足，將貨點加入到當(dāng)前配送路線中，否則，貨點加入到下一條配送路線中。一種實施例中，目標(biāo)函數(shù)的約束條件為：其中，qi客戶i的送貨量，q為最大送貨量。依據(jù)上述實施例的快遞配送優(yōu)化方法，由于根據(jù)快遞動態(tài)信息以最小配送總成本為目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建當(dāng)前配送路線，并通過模擬退火混合遺傳算法對當(dāng)前配送路線進行優(yōu)化和動態(tài)調(diào)整，提高了快遞配送的速度，快速響應(yīng)客戶需求，降低企業(yè)配送成本，提高車輛利用率，減少城市交通擁堵，有利用于快遞業(yè)務(wù)的運營效率。附圖說明圖1為快遞配送優(yōu)化方法流程圖；圖2為動態(tài)配送路徑示意圖；圖3為未考慮新增取貨點n的配送路徑。具體實施方式下面通過具體實施方式結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步詳細說明。本例提供一種動態(tài)調(diào)整的快遞配送優(yōu)化方法，其流程圖如圖1所示，具體包括以下步驟。s1：實時獲取快遞動態(tài)信息。其中，快遞動態(tài)信息包括快遞車輛的定位信息、送貨點信息、取貨點信息和實時交通道路信息；具體的，借助全球定位系統(tǒng)(gps)獲取快遞車輛的定位信息，通過移動電子商務(wù)平臺(mc)獲取送(取)貨點和取貨點信息，通過地理信息系統(tǒng)(gis)獲取實時交通道路信息，通過這些工具實時地獲取快遞動態(tài)信息，在客戶需求訂單新增更時，通過步驟s2和s3能夠?qū)崟r生成新的最優(yōu)化配送路線。s2：根據(jù)快遞動態(tài)信息采用混合整數(shù)規(guī)劃模型以最小配送總成本為目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建當(dāng)前配送路線。本例中引入vrpspdtw(帶有時間窗的送貨、取貨的路徑優(yōu)化問題vehicleroutingproblemwithsimultaneouspickupanddeliveryandtimewindows,以下簡稱vrpspdtw)，即在原本復(fù)雜的vrpspd問題中除了空間方面的路徑考慮外，還必須考慮時間約束，vrpspdtw問題的混合整數(shù)規(guī)劃模型即是最小配送總成本的目標(biāo)函數(shù)，且，在配送中心的有限的車輛，要求合理安排路徑，使得總目標(biāo)函數(shù)最小。時間窗:配送中心和客戶都有時間窗的限制。配送中心的時間窗為(a1,b1)車輛不能在a1之前離開，也不能在b1之后返回。對于客戶i有預(yù)先設(shè)定的時間窗(ai,bi)。ai為車輛服務(wù)客戶i最早開始時間，bi為車輛服務(wù)客戶i最晚時間，客戶i的服務(wù)時間為ti，為快遞員送貨取貨走動的時間。速度:車輛的行駛速度為1，從送(取)貨點(取貨點)i到送(取)貨點(取貨點)j的行駛時間為tij，距離為dij(i,j∈v0,i≠j)。目標(biāo)函數(shù)為以最小的成本(比如車輛數(shù)、行駛距離、等待時間等)滿足所有的客戶需求，并滿足以下假設(shè):①每個客戶的需求只能由一輛車同時完成取貨、送貨；②每輛車只能服務(wù)一條路徑，配送車輛都始發(fā)和終止于配送中心；③滿足車輛載貨能力約束的要求和客戶的時間窗限制。此外，假定不同的貨物是相容的，可以被裝載在同一輛車；車輛同質(zhì)且每一輛車的配送能力相同；沒有車輛數(shù)的限制。每一輛車始于并終于配送中心；客戶和客戶之間的距離釆用歐式距離，且滿足三角不等式；每條路徑始于配送中心，途徑一些客戶(>1個)，最后回到配送中心，一條路徑等同于一個序列廠。送(取)貨點集，v＝{1，2，3...n},中心倉庫由數(shù)字0表示，車輛集，k＝{1，2...m}，具體的參數(shù)如下：qi客戶i的送貨量(q為最大送貨量)；cd車輛d的分派成本；ci單位距離的行駛成本；pi客戶i的服務(wù)費用，i∈v；α權(quán)衡分派成本和行駛成本的參數(shù),α∈[0,1]；違反時間窗約束的懲罰費用為p1(早到的費用)，p2(晚到的費用)；決策變量xijk為車輛k的行駛變量，xijk∈[0，1],車k從點i∈v0行駛到點j∈v0,則xijk＝1,否則xijk＝0；l0k車輛k(k∈k)離開配送中心的行駛距離；lj車輛服務(wù)客戶j(j∈v)后的載貨量；tik車輛開始服務(wù)客戶i(i∈v)的時間，如果沒有服務(wù)客戶i，則tik＝0。根據(jù)上述參數(shù)設(shè)置，以最小配送總成本為目標(biāo)函數(shù)，最小配送總成本包括車輛的運輸成本、啟用車輛的固定成本、超出最大行程后的額外成本和違反時間窗限制的懲罰成本。目標(biāo)函數(shù)具體是：其中，dij為貨點i到貨點j的距離，xijk為車輛k的行駛變量，c0為多派出一輛車的固定成本，x0jk為多派出車輛的行駛變量，pl(k)為超出最大行程后的額外成本，pt(i)為違反時間窗限制的懲罰成本。具體的，其中，pl為超出最大行駛距離后的附加費用，l為最大行駛距離；p1為早到的懲罰費用，p2晚到的懲罰費用，ai為車輛服務(wù)客戶i最早開始時間，bi為車輛服務(wù)客戶i最晚時間，客戶i的服務(wù)時間為ti。上述目標(biāo)函數(shù)的約束條件為：其中，qi客戶i的送貨量，q為最大送貨量；上述第一個約束條件為保證每輛配送車輛均不超過其最大載量能力(本例采用車輛最大貨物配送量5噸)；第二個約束條件(5)和第三個約束條件(6)為確保每個客戶只能被分配到一條路徑上，即每個客戶配送次數(shù)為1次。s3：通過模擬退火混合遺傳算法對當(dāng)前配送路線進行優(yōu)化。本步驟具體優(yōu)化方式如下：1)采用自然數(shù)編碼方法對所有的貨點進行遺傳編碼，并隨機產(chǎn)生n個父代；隨機產(chǎn)生未被訪問過的送(取)貨點序列，按順序逐一檢驗每個送(取)貨點是否滿足車輛載重限制，若滿足，則將該送(取)貨點加入到當(dāng)前配送路線中；若不滿足，則將其加入到下一條配送路線(即重新安排車輛)，2)根據(jù)適應(yīng)值函數(shù)對n個父代的每一個個體的適應(yīng)度進行計算，適應(yīng)值函數(shù)的表達式為：p＝1/(z+g.pw)，其中，z為目錄函數(shù)值，可將g看成該個體對應(yīng)的配送路徑方案的不可行路徑條數(shù)，pw為車輛總臺數(shù)小于配送路徑條數(shù)的懲罰權(quán)重，適應(yīng)度值須滿足優(yōu)化準(zhǔn)則；3)通過輪盤賭選擇方法獲取新種群，新種群用于替代父代；隨機選擇兩個父代交叉產(chǎn)生一個子代，該過程循環(huán)進行直到產(chǎn)生m個子代(m＝n＊交叉概率)；每次隨機選擇一種算子對子代施加變異操作，循環(huán)進行10次，最好的個體被保留下來；對最好的個體進行改進，調(diào)整車輛行駛路線；最后進行個體評估，對交叉變異過程中產(chǎn)生的打破距離約束的個體施加懲罰函數(shù)，最好的n個個體形成新種群被保留下來作為下一次循環(huán)的父代；4)采用順序交叉法對新種群實施反復(fù)交叉操作，并判斷反復(fù)交叉變異后個體的適應(yīng)度是否保持不變，若是，獲得最優(yōu)的當(dāng)前配送路線，否則，返回步驟3)繼續(xù)循環(huán)操作，直至獲得最優(yōu)的配送路線。根據(jù)上述步驟，以以蘇州韻達快遞企業(yè)的快遞配送路徑規(guī)劃為例，超出最大行駛距離后的附加費用(即每公里需附加支付給司機的費用)為pl，違反時間窗約束的附加費用為p1、p2。配送費率c＝1元/公里，多派出一輛車的固定成本c0＝100元，快遞員車輛最大貨物配送量5，車輛每日行駛距離最多300公里，超出300公里每公里需附加支付給司機1.2元/公里的費用，假設(shè)平均車速30公里/時，假設(shè)起始點有8個送(取)貨點的配送任務(wù)，各個送(取)貨點要求的送貨量如表一所示。表一送貨點145815161722送貨量(戶)397122138時間窗[0，3][2，3][2，5][1，4][3，7][2，5][1，2][2，6]位置坐標(biāo)(公里)(103，45)(113,56)(51,142)(155，78)(107，40)(35,132)(87,74)(159,102)t時刻(即時性)出現(xiàn)新的送(取)貨點排隊等候送貨的情況如表二所示，則采用上述步驟考慮新增取貨點n后的動態(tài)配送路徑如圖2所示，未新增取化點n的配送路徑如圖3所示；表二送貨點代號位置坐標(biāo)送貨量時間窗送貨點位置坐標(biāo)送貨量時間窗3(134，50)9[0.5，3]17(71，73)1[2，5]7(155，45)5[2，5]19(165，108)7[3，5]8(145，82)7[1，4]21(184，71)8[2，5]10(145，112)12[2，4]23(225，0)3[4，7]13(127，114)4[0，3]14(58，92)2[3，7]若新增限貨點n后的配送路線不變更，配送路線及相應(yīng)的配送成本如表三所示；表三通過上述步驟獲取動態(tài)調(diào)整的配送路線及成本如表四所示；表四以上數(shù)據(jù)明確顯示，通過模擬退火混合遺傳算法模型運算出來新的vrpspdtw配送方案(增加一輛車)、配送路徑(見表三、表四)能夠節(jié)省11％配送費用；因此，本申請的快遞配送優(yōu)化方法提高了快遞配送的速度，快速響應(yīng)客戶需求(送貨、取貨)，降低企業(yè)配送成本(時間、里程數(shù))提高車輛利用率，減少城市交通擁堵，低碳節(jié)能，作為商貿(mào)物流的重要組成部分，有利于快遞業(yè)的提質(zhì)增效，從而促進商貿(mào)服務(wù)業(yè)的健康快速發(fā)展。以上應(yīng)用了具體個例對本發(fā)明進行闡述，只是用于幫助理解本發(fā)明，并不用以限制本發(fā)明。對于本發(fā)明所屬
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的技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，還可以做出若干簡單推演、變形或替換。當(dāng)前第1頁12