【《考虑疫情影响的运输路径优化模型分析案例》4500字】

考虑疫情影响的运输路径优化模型分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u19222考虑疫情影响的运输路径优化模型分析案例 130191.1目标函数分析 1183021.2模型的建立 3146231.3案例分析 4234211.4实验结果与分析 71.1目标函数分析本文在对于目标函数进行确定时，选择追求总成本最小及配送车辆数最少进行双目标优化。相较于普通物流，冷链物流中的温度控制也是必须要考虑的环节，因此，冷链物流的制冷成本也需要纳入考虑。此外，本文考虑到了当下的疫情环境因素，同时深度结合了疫情下X公司的配送现状，进行双目标优化，对于其所从事的城市乳制品冷链配送任务进行以配送车辆数和配送成本最少的优化探究。考虑后疫情时代现实情况，本文提出以下假设：首先，为了达到降本增效、节省资源的目的，本文拟定在配送车辆对客户门店进行服务时，每个门店的需求只由一辆配送车辆进行满足，而且其需求必须被一次性满足；其次，本文中假设备选的所有配送车辆的型号相同，即车辆的载重量、耗油量等指标是一致的。再次，受制于市区路段对于车辆行驶速度的控制和管理，本文中假设所有参与配送的车辆行驶速度不发生变化，对于车辆变速运行的情况，本模型中不予考虑。同时，本文中忽略行驶过程中车辆等待交通信号灯的时长因素。最后，为了贴近现实情况，本文考虑配送车辆在客户门店处的服务时间，即卸货时间，同时，考虑到目前疫情的余波仍在震荡，服务时间根据疫情期间各门店的实际情况较之以往有所延长，且数据的确定建立在人工统计的基础上，不甚精确，难免存在误差。车辆固定成本车辆的固定成本一般是指不随时间里程变化而变化那部分固定费用，是由配送车辆的折旧费用、保险费等一系列固定不变的费用组成的。在模型中一般体现为常数。C式中：C1运输成本运输成本一般是指随着车辆配送距离的增加而增加的那部分成本，同样属于完成配送任务所必须支出的费用。主要包含了车辆的燃油费、轮胎使用费、维修费等一系列与车辆运输有关的费用。C式中：C2dij——客户i和客户jxij——0-1变量，车辆在路段（i,j）上行驶，则xij制冷成本制冷成本指的所使用的冷藏配送车开启制冷装置，以保持保持车内低温环境所需要的花费的费用。由于本文拟运输的产品是乳制品，在运输过程中需要进行制冷处理，以防止其变质，因此，制冷成本也应纳入本文成本因素的考量范围。同时本文考虑到车辆对客户进行服务的过程中，也即卸货过程中，车内的乳制品仍需进行冷藏处理，所以，本模型中的制冷成本考虑的时间为从配送中心出发至最终返回配送中心。C式中：C3tjt0惩罚成本考虑到乳制品的时间敏感性比较大，以及在后疫情时代中客户对于可靠交付的需求不断升高升高，因此，为更好提供服务，配送车辆需要尽量在不超出客户所能接受的时间范围内完成配送。另外，时间窗内是否完成配送，同样能够成为衡量客户满意度的一项指标，也就是说本文中的惩罚成本越小，客户的满意程度就越高。P产生的惩罚成本为：C式中：[ETi,LTitipCost1pCost21.2模型的建立本文所构建的目标函数，考虑到当下疫情环境和种种疫情防控措施，以配送车辆数最少和配送总成本最小为优化目标，所构建模型如下：目标函数：mink(1.1)minC0=C1+约束条件：i=0nj=0ni=0nxijj=0nxiji=1nxij=xij=10k≤n(1.8)符号含义：其中式（1.1）为本文第一个目标函数，表示使用最少车辆来完成配送任务式（1.2）为本文第二个目标函数，它由四部分组成，包括固定成本、运输成本、制冷成本和惩罚成本，表示所求得的配送总成本最小，式（1.3）表示车辆在配送时运输的货物总重量不能大于车辆自身的最大载重量。式（1.4）和（1.5）表示每个客户只能由一辆车辆进行配送服务。式（1.6）表示完成配送以后车辆最终要返回配送中心。式（1.7）表示该模型的决策变量取1或0。式（1.8）表示表示启用的车辆数不能超过X企业配送中心拥有的配送车辆总数。本文所构建的数学模型，是以传统VRP问题所关注的配送成本最低以及集合当下实际情况追求启用车辆数最少为双目标，这两者也是后疫情时代中X公司最为关注的考量因素。另外，考虑到多目标问题求解过程具有一定的复杂性，本文拟将多目标优化问题进行简化，将其化解为单目标优化问题再进行处理。多目标转化为单目标的实际操作中，因难以精准确定权重，因此本文不考虑加权方法。在操作过程中，首先将前文中的两个子目标的不同量纲进行统一化处理，对于目标函数式1.1而言，利用k除以n，也即利用启用的车辆数除去配送中心所拥有的的运输车辆总数；对于目标函数式1.2来说，可以先分别求出C0的最大值和最小值，然后进行离差标准化，来处理其配送总成本，以此消除两者之间量纲上的差异，而后，再将其相加得到一个单目标函数。据此，将多目标函数式变成了成单目标函数式，如下式1.minZ=kn+C单目标函数式1.9是经过上述操作后获得的，其与前文所述的两个单独的目标函数式具有相同的约束条件，因此可以在同样的环境下进行目标函数的求解。利用Cplex软件对识别模型中的各类参数，包括车辆信息、各门店需求、配送中心及各门店之间的距离，对本文中所构建的数学模型进行求解。1.3案例分析1.3.1案例描述X公司与Y公司存在长期的寄售合作，X公司承担Y公司产品在自治区内不同城市的X公司旗下超市门店进行补货配送。考虑到相关配送数据体量庞大且繁琐复杂，难以对数据进行全面而深入地分析。因此，本文中仅选取X公司在银川市内的一条主要配送线路进行优化分析。以Y公司在银川市内的15家大卖场门店作为配送对象，采集了X公司在一天内的配送数据，案例中考虑的配送起点和最终的重点是X公司位于宁夏银川市的配送中心，在需求时间、需求量以及载重量等条件的约束下，研究对X公司最佳的方案。当下，Cplex软件在数学规划问题的求解领域应用颇多，在实际应供过程中，它具有比较迅捷的求解速度，体现出了在算例求解方面的的优势，所以本文所构建的模型将利用Cplex软件进行求解。下图为X公司在银川市的15家大卖场门店以及配送中心实际坐标位置图1.SEQ图1.\*ARABIC3客户实际坐标位置示意图其中客户坐标数据、需求料以及客户求需求时间窗如下表所示表1.SEQ表4.\*ARABIC1客户信息表客户坐标如下图所示图1.2客户坐标图1.3.2参数设置模型参数本文不予考虑道路交通情况对于本次配送任务的影响，且冷藏车运输速度不发生变化。冷藏车车速40千米/小时、冷藏车每千米运输成本5元，制冷费8.5元/小时，车辆提前或延后到达进行服务所产生的惩罚成本为50元/小时、配送过程中冷藏车的外界温度设定为恒定的30℃，车内温度2℃、冷藏车最大载重3吨、冷藏车的每百千米油耗14升，每千米0.14升，车辆固定成本100元/辆，车辆的载重不得超过3000千克。算法参数Cplex软件数学规划中：全局时间限制为300秒；确定性时间限制为1.0E751.4实验结果与分析为了简化配送的复杂性，本文仅考虑对一天之中的乳制品配送进行优化，结合当下新冠疫情实际背景，考虑到消杀措施、“无接触配送”等现实因素，本文在追求传统车辆路径问题中配送成本最小的同时，也力求使配送车辆数最少，进行以配送成本最小和配送车辆数最少的双目标优化。因此，本文属于路径优化问题中考虑软时间窗的双目标优化问题。本文中对于多种成本因素进行了考虑，包括启用车辆的固定成本、运输成本、冷藏车的制冷成本和未在时间窗内进行服务产生的惩罚成本，根据上文中建立的模型来分析，固定成本为一个固定常数；运输成本由配送的最短距离来决定；在全程的配送过程中，都应对冷藏货物进行温控处理，因此，制冷成本由全程运输时间的时长决定；而惩罚成本在本文中是决定客户满意度的一项重要指标，其大小由配送车辆是否能够在客户的需求时间窗中进行服务决定。在进行模型构建时，本文的设定为使用型号相同的配送车辆，并且每辆被启用的配送车辆均以恒定的速率行驶，且在行驶过程中忽略车辆等待交通信号灯的时长。另外，进行算例的求解时，为了能够更贴合实际情况，本模型将客户的服务时间，即装卸时间纳入了考量，且配送中心和个客户门店之间的距离并非是两点之间的直线距离，而是其两者之间实际的车程距离。在实验过程中，本文将分别进行求解以成本最小的单目标优化问题、成本最大的单目标优化问题以及同时考虑到成本最小和配送车辆数最少的双目标优化问题。在取得各个问题的计算结果后，将成本最小的单目标优化结果与同时考虑成本最小和配送车辆数最少的双目标优化结果进行比较，用以证明本文双目标优化成果的有效性。可以看出，如图1.3所示，在单纯考虑成本最低进行单目标的路径优化时，最少需要启用两辆车才能完成该配送任务，所求得的最优配送成本为596.567元。图1.3成本最小单目标求解结果如图1.4所示，该情况下车辆配送具体的路线，其中，其中第一辆车的配送服务顺序为0-3-2-1-13-10-11-12-0，第二辆车的配送服务顺序为0-14-15-5-4-8-9-7-6-0图1.4成本最小单目标优化车辆配送路线图根据目标函数1.9的求解需要，现求得相同约束前提下成本最大单目标优化求解结果，如图1.5所示，最大配送成本为17572.0000000256元。图1.5成本最大单目标优化求解结果通过一系列求解，如图1.6所示，0.399为最终得到的双目标函数的最小值，在此次配送过程中，配送中心共启用2辆运输车辆，双目标优化下最小配送总成本为581.451元。图1.6双目标求解结果经过计算求解，最终得到的的乳制品运输车辆的具体配送路径和顺序路径如图1.7所示。图1.7双目标优化车辆配送路线图分析求解结果可得，在拟定的算例情况下，最少需要启用两辆配送车辆满足15家门店的产品需求。两辆车的配送总成本为581.451元。其中第一辆车的配送服务顺序为0-6-5-8-10-11-12-13-14-0，其总行驶里程为40.98km，运输的乳制品总重量为3000kg，花费的总时间共1.0245小时，其中包括行驶时间为1.0245小时，装卸服务时长总共3小时，经过计算求解，该辆车的配送成本为313.608元；另一辆车的配送服务顺序为0-15-1-2-3-4-7-9-0，其总行驶里程为32.2km，运送的乳制品总重量为2990kg，花费的总时间为3.795小时，其中包括行驶时间为0.805小时，装卸