物流配送系统中断管理的.ppt

1、物流配送系统中断管理的几点思考,王旭坪 博士 教授、博士生导师 大连理工大学系统工程研究所 Email: ,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,2,目录,物流配送系统中断问题 相关研究现状 物流配送中断管理研究面临的难点 车辆干扰救援策略研究 组合干扰管理模型与算法研究 未来研究的几点思考,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,3,一.物流配送中断问题,现实生活中配送车辆经常遇到车辆损坏、货物损毁、客户服务地址变动、需求量变动、时间窗变动及新增订单等事件，导致原有计划不能继续执行。 中断事件发生后如何权衡客户、配送车辆、配送企业等各方利益，快速制定多方满意的恢复方案，最大限度的减少干扰事

2、件对配送工作的扰动？,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,4,二.相关研究现状,2.1 车辆调度问题研究现状 车辆调度问题（VRP）是物流配送系统的典型问题，自从被Dantzig和Ramser教授提出以来，一直是运筹学与组合优化领域的热点与难点。国内外学者提出各种模型，例如VRPTW、VRPDT、 FVRP、 VRPM、VRPB、VRPSD 、FSVRP 等。 从时窗限制角度考虑：,VRP,VRPHTW,VRPSTW,VRPFTW,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,5,2.2 中断管理研究现状 中断管理(Disruption Management，干扰管理)作为近年来新兴的思想，为实

3、时处理现实中不可预知并频繁发生的干扰事件提供了一种有效思路，它以原方案为输入信息，以干扰发生时的状态为基础快速生成对系统扰动最小兼顾费用最省的调度方案。 目前中断管理在航班调度、机器调度、供应链管理等领域都有着很好的应用，尤其是在航班调度领域，学者Gang Yu已经成功地将其应用到了美国大陆航空公司之中。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,6,2.3 车辆调度中断管理 研究现状 目前少数学者利用中断管理思想对车辆调度问题展开研究。已有的研究多是针对单一干扰事件，较少涉及多个干扰事件组合出现的情况。而多个干扰事件组合出现的情况在实际生活中是普遍存在的，问题的处理更为复杂。 近年来我们在多项

4、国家自然科学基金项目的支持下，专注于物流配送系统的干扰管理问题，取得一些研究成果。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,7,近年来负责的科研项目：,胡祥培负责国家自然科学基金资助项目（70171040）“基于运筹学知识表示理论的电子商务物流配送实时优化调度Agent”， 15万元，2002.01-2004.12 胡祥培负责国家自然科学基金项目(70571009) “电子商务订单实时优化处理的智能系统研究”， 17.5万元，2006.01-2008.12 胡祥培负责国家杰出青年基金项目( 70725004 ) “电子商务物流配送调度系统的智能建模方法与干扰管理研究”, 140万元，2008.

5、01-2011.12, 王旭坪负责国家自然科学基金资助项目（70671014），“物流配送系统的干扰管理模型与仿真系统研究”，19万元，2007.01-2009.12 王旭坪负责国家自然科学基金重大研究计划培育项目(90924006)，“非常规突发事件的资源协调优化及仿真研究”，35万元，2010.01-2012.12 王旭坪负责国家自然科学基金项目(71171029)，“基于行为运筹的城市物流协同配送及其干扰管理研究”，45万元，2012.01-2015.12,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,8,本人部分已发表期刊论文：,车辆路径问题的受扰救援策略研究 系统工程理论与实践 有顾客时间

6、窗和发货量变化的车辆调度干扰管理研究 管理科学 有顾客需求变动的车辆调度干扰管理研究 运筹与管理 运力受扰的多车场车辆调度干扰管理问题研究 中国管理科学 Analysis and Design of Decision Support System of Disruption Management in Logistics Scheduling (SCI检索) Disruption Management for Vehicle Routing Problem with the Request Changes of Customers (SCI检索) Disruption Management o

7、f Urgency Vehicle Routing Problem with Fuzzy Time Window (EI检索) Simulation Research on Resource Deployment of Logistics Distribution System under Mobile Business Environment (EI检索) 基于模糊时间窗的车辆调度问题研究 管理工程学报 有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理研究 管理科学学报,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,9,三.物流配送中断管理研究面临的难题,物流配送系统扰动如何辨识和度量？ 如何快速有效地处理干扰

8、事件并形成系统扰动最小的新调整方案？干扰事件处理过程中如何实现定性定量分析相结合？ 干扰事件的描述、形式化（基于知识的在线智能建模）、模型的求解方法 干扰事件应对方案的在线生成方法和手段,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,10,难题1：物流配送系统扰动的度量方法,扰动的度量指标是什么？如何度量？ 1.扰动产生的影响有的可以用价值的来度量，有的不能； 2.有的影响是直接的，还有间接的 度量方法： 1.定量方法 2.定性方法 3.定性与定量相结合的方法,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,11,扰动辨识与度量,干扰管理面临的问题是一个多目标优化决策问题，既要满足干扰事件引起的新目标与新约

9、束，又要使得干扰事件对系统的副作用最小 根据该问题扰动对象的不同行为特征和利益追求，分为三个主体进行干扰辨识以及相关因素的扰动度量方法。 客户 物流配送运营商（物流企业经营者） 车辆驾驶员,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,12,(1) 客户,根据客户的时间敏感度和客户的重要程度两个要素，构造客户满意度函数 ：,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,13,在单独每个客户不满意度的基础上，将各个子问题整合，不同类型的物流配送运营商对系统客户不满意度的衡量标准不同，总体上有三种系统客户不满意度的衡量方法。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,14,(2) 车辆驾驶员,当配送计划执行过程

10、中，如果客户需求量发生变动，配送中心要通知车辆更改路线，花费通讯费用，增加配送中心的成本，而且如果频繁的更改路线，也会影响车辆司机的工作情绪。 应尽量使客户点和车辆保持原有的对应关系； 尽量使路线中客户的先后顺序保持不变； 尽量不增派新车。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,15,通过新方案的路径与原方案的路径偏离来度量，即路径偏离度。 其中， ：偏差成本评价函数,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,16,(3) 物流配送运营商,发生干扰事件时，成本是企业关注的另一个重要因素。 解决物流配送需求变动问题的最终干扰调整方案还应适当兼顾成本因素，尽可能为物流配送中心节约运作成本。 对成本

11、进行度量过程中不仅考虑了配送中心的一般性运输成本，同时也考虑了派车成本。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,17,建立模型,采用多目标整数规划的方法 将多目标转化为单一目标，通过目标规划缩小每个目标与系统目标之间的差距。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,18,约束条件 上述约束是对系统的扰动度量，保证新的方案与原方案的偏离度最小，即对系统造成的扰动最小,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,19,保证每个客户点至少被访问一次,表示任何一辆车访问一个客户点后必须离开该客户点；,表示如果车辆经过该客户点就要对该客户点进行服务；,表示每个客户点的需求量都必须满足；,初始问题的目标函数

12、，保证配送成本总和最小化,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,20,要求保证每辆车被分配的任务量不超过最大载重量,保证时间窗的要求,参数的取值范围,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,21,采用禁忌搜索算法求解模型,初始解的产生 ： 插入启发式算法（Inserting Heuristics），融合了前推启发式（Push Forward Insertion Heuristics，PFIH）时间窗验证方法验证时间的可行性。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,22,难题2：干扰事件的快速处理与决策方法,目前的处理方法： 人工经验和智慧； 预案 基于数学模型的定量分析方法 决策支持系统与

13、指挥调度系统,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,23,车辆路径问题（VRP）NP-hard问题,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,24,复杂的世界 复杂的问题,决策的科学性与有效性,复杂的管理决策策问题,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,25,复杂的世界， 复杂的问题,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,26,如何进行学科交叉与融合？,依赖于： 学科知识 问题,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,27,研究工作的学术思想与总体构思,科学问题 面向复杂的管理决策问题，如何实现定性分析与定量分析相结合，人的智能与机器智能相结合，提高决策的科学性与有效性？ 基本问题（管理科

14、学与工程领域）： 在复杂的管理决策问题的描述、形式化（建模）与求解过程中，如何实现定性分析与定量分析相结合、人的智能与机器智能(效能）相结合? 学术思想： 融合运筹学与人工智能,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,28,融合运筹学与人工智能,定量分析与定性分析相结合，人的智能与机器的智能,富有挑战性的研究课题,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,29,已取得的主要学术成果,融合运筹学 与人工智能,应用于 电子商务,基于知识的问题描述、智能建模与求解方法,示范工程 的验证,大连市电子商务 示范工程,成 果,学术思想及技术路线,理论成果,创新,实践创新,应用创新,理论创新,应用成果,实践成

15、果,电子商务订单实时处理的智能系统软件机器人,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,30,难题3：干扰事件应对方案的在线实时生成方法和手段,重点研究： 物流配送系统基于知识的问题描述、智能建模与求解方法,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,31,如何描述问题并抽象为模型？,创造力,经济管理领域大量的决策问题的描述和建模，富有难度和挑战性,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,32,建立数学模型的困难,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,33,建模工作中的困难和不幸,客观条件的变化,数学模型的变化,模型求解程序的变化,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,34,电子商务物流配送干扰

16、管理问题基于知识的在线建模方法研究,具体研究内容： 1）状态与事件的知识表示方法 2）电子商务物流配送干扰管理问题的在线智能建模方法 3）电子商务物流配送系统的实时监控与优化调控机理 4）电子商务物流配送实时监控与优化调度系统,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,35,四.车辆路径问题的受扰救援策略研究,物流配送中断管理之例一 问题描述 模型建立 模型求解两种策略 策略选择 试验验证 王旭坪,牛君,胡祥培,许传磊. 车辆路径问题的受扰救援策略J.系统工程理论与实践, 2007, 27(12):104-110 (EI收录),物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,36,问题描述,在原始问题带

17、时间窗的车辆路径问题中，各个车辆按照其初始方案设定的任务序列，对一组需求点进行服务。在运行过程中，假设车辆k0在T0时刻受到了干扰并且在所有任务的时间窗内都不能恢复，则：发生干扰时，车辆k所在的位置为(xkd,ykd)，车辆k尚未完成的任务为集合Nn(k)，配送中心仍有备用车辆可以使用。受扰车辆k0在T0时刻所在位置为(xd,yd)，车上共有待送货物或已集货物总量为d0，由于该车辆受扰造成的受扰任务序列为R。求能够使受扰任务序列在规定的时间窗内完成的追加费用最小的救助方案.,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,37,模型建立假设和前提,假设一:当前只对服务资源的重量进行限制,对服务资源的形

18、状尺寸小做限制.车辆受损后配送中心剩余车辆与受损车辆类型一致,车辆的数量为无限量.车辆在单位时间内的旅行距离为1; 假设二:干扰发生后只有当前受损辆车不能正常运行; 假设三:配送类型为服务型,只考虑对受扰任务的服务,不用考虑受扰车辆. 前提一:所有需求点任务的需求量,服务时间和服务时间窗已知.系统按照初始方案运行中,每一个车辆在任何一个时刻的位置和状态可得到; 前提二:派出一辆车的固定费用远远高于车辆的行驶费用.,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,38,模型建立变量和参数,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,39,模型建立目标与约束,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,40,模型

19、求解救助需求分析,车辆k的剩余空间资源Clk:是指按照原始方案,车辆k全部任务所占用的空间资源总合的剩余部分.对集货型问题,剩余空间资源为车辆正常完成所有任务后,返回配送中心时尚剩余的空间;对送货型问题,剩余空间资源为车辆装货完毕出发前,剩余的空间;对服务型问题,则无需考虑.,车辆k的剩余时间资源Tlk:是指按照原始方案,车辆k在对其任务序列进行服务的过程中,每一个需求点时间窗上界与车辆到达该需求点后开始服务的时间之差的最小值.简单的说就是,车辆k至多延迟出发Tlk对其任何服务需求点都不造成影响.,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,41,模型求解救助策略,“邻近”救助策略 以当前受扰任务

20、需求点的位置为圆心,以 (r为当前受扰任务)的时间长度车辆所行驶的距离为半径的一个圆形区域内的车辆集合 “增派”救助策略 在配送中心的备用车辆,称为集合B.简单的说,集合B中的车辆满足：在干扰发生时车辆位于配送中心(起点),因此可能是配送中心的备用车辆也可能是已经完成配送任务的车辆.,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,42,模型求解“邻近”救助策略,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,43,模型求解 “增派”救助策略,将可实施“增派”救助策略的备选车辆集合定义为：在配送中心的备用车辆，称为集合B. 在实施“增派”策略至多启用一部增派车辆，与“邻近”策略在处理受扰任务时是逐个处理，并且

21、不同的受扰任务处理结果之间没有相关性，是相互独立不同；“增派”策略对受扰任务进行处理，处理结果之间有很强的相关性。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,44,其他配送类型车辆调度中车辆受损的救援策略,“邻近”救助策略 集货型系统 送货型系统 “增派”救助策略,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,45,集货型VRP的“邻近”救助策略,当车辆受损时，受到影响的包括受扰车辆内的已集货物和受扰车辆待完成的集货需求。不仅要对受扰车辆待服务的集货需求进行救助，还要在时间要求内将已集货物送回配送中心(起点) 。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,46,送货型VRP的“邻近”救助策略,当车辆受损

22、时,受到影响的包括受扰车辆内的待送货物和受扰车辆待完成的送货需求.对送货型配送系统,车辆对受扰任务进行救助的前提,是要获得受扰配送任务对应的货物.因此对于施救车辆,进行施救的最小单元是一对需求,其中一个是受扰车辆上的待送货物,另一个是待送货物所对应的需求点.除此以外,施救车辆必须先救助受扰车辆的待送货物,才能对待送货物对应的需求点进行救助,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,47,策略选择,在对受扰任务进行救援的过程中，选择救援策略的评价标准是追加费用. 从定性的角度分析，当受扰任务数不是很多时，首选的救援策略是邻近策略，其次的救援策略是增派策略，原因是增派策略所产生的一次性追加成本最大，

23、包括启用备用车辆的固定成本和车辆的运行成本，在受扰任务数不多的情况下，完全没有必要采用增派策略，减少这种因增派导致的一次性成本的巨大追加； 但是当受扰任务数达到一定数量时，采取增派策略达到的效果会比邻近策略好，原因是受扰车辆足够多时，如果采用邻近策略救援，会导致大量车辆需要调整路线以达到对受扰任务施救的目的，这样追加费用以及新方案与原方案偏离之和会超过增派的费用，即其他车辆保持原计划,通过新增派一辆车对受扰任务进行服务.,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,48,策略选择“邻近”救助策略的成本分析,将“邻近”策略备选车辆集合命名为集合A 在对受扰任务进行救援的过程中,选择救援策略的评价标准

24、是追加费用. 追加费用在满足各任务时间窗的前提下, 使用邻近救援策略进行救援将当前受扰任务插入到施救车辆的待完成任务序列中,所引发的追加费用为施救路线与原计划路线费用之差,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,49,策略选择“增派”救助策略的成本分析,若启用增派车辆,增派车辆是由于处理当前受扰任务而启用的则追加费用包括两部分:一是增派车辆的旅行费用,一部分是启用一部备用车辆所产生的固定费用,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,50,多车救助策略的选择,首选的救助策略是“邻近”策略,其次的救助策略是“增派”策略. 如果采用“邻近”策略救援,会导致大量车辆需要调整路线以达到对受扰任务施救的目

25、的,这样追加费用以及新方案与原方案偏离之和会超过“增派”的费用，即其他车辆保持原计划,通过新增派一辆车对受扰任务进行服务,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,51,实验验证,选择了国际上公认的由Solomon提供的56个100个点规模的Benchmark标准测试问题作为原始问题的实验数据,采用复旦大学戴锡博士的博士学位论文车辆路线问题的二阶段启发式算法及其在现代物流配送中的应用的启发式解作为车辆调度的初始方案,以车辆受损的带时间窗的服务型车辆路径问题扰动恢复模型为例,对策略的有效性进行验证。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,52,实验结果分析,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪

26、,53,五.有模糊时间窗的车辆调度组合干扰 管理研究,物流配送中断管理之例二 模型建立基础 VRPFTW组合干扰管理模型 混合遗传算法设计 数值实验 王旭坪, 阮俊虎, 张凯, 马超. 有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理研究J. 管理科学学报 2011, 14(6):2-15.,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,54,模型建立基础,干扰问题界定 本文以客户受扰的组合性干扰事件为研究对象，即同时存在客户需求量变动、时间窗变动、配送地址变动及新增客户点的情况。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,55,模型建立基础,时间窗模糊化处理 采用客户时间窗模糊化处理方法来反映客户的实际要求，把客

27、户i的满意度U(Si)定义为其服务开始时间的隶属度函数。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,56,模型建立基础,问题转化 假定原始的VRP问题为Problem-one，干扰发生后的问题为Problem-new，本文通过添加虚拟客户点把Problem-new转换为一个等价的Problem-one问题。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,57,模型建立基础,约束参数调整 由于干扰发生时部分配送车辆已经运行了一段时间，车辆、任务点的各项指标都已发生了变化，同时虚拟客户点的引入也造成了原有配送网络的变化，因此有必要对约束参数进行调整，以便能快速处理此问题。 （1）配送网络调整； （2）时间

28、窗及车载容量调整； （3）虚拟客户点参数设置。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,58,VRPFTW组合干扰管理模型,干扰辨识 为防止因服务水平太低而导致客户流失，设定客户的最低服务水平参数 以保证客户满意度 。 （1）服务时间窗变动； （2）客户配送地址变动； （3）客户需求量减少； （4）客户需求量增加； （5）新增客户点。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,59,VRPFTW组合干扰管理模型,干扰度量 从车辆配送路径、物流服务提供商配送成本、客户满意度三方面对干扰事件进行度量。 （1）车辆配送路径扰动度量 （2）物流服务提供商配送成本扰动度量 （3）客户满意度扰动度量,物流配

29、送系统中断管理的几点思考-王旭坪,60,VRPFTW组合干扰管理模型,模型 参数 说明,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,61,VRPFTW组合干扰管理模型,目标函数,LP1表示在考虑货物价值量的基础上最大化整体客户满意度，同时可以实现对客户满意度偏离程度的度量； LP2表示在考虑原方案的基础上对路径偏离程度进行度量； LP3表示从物流提供商角度对成本偏离程度进行度量。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,62,VRPFTW组合干扰管理模型,约束 条件,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,63,混合遗传算法设计,算法总体流程,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,64,混合遗传

30、算法设计,编码机制 染色体表示为基因序列(G1,G2, GN)，其中每一个基因由车辆编号Vehicle-Num、服务顺序值Service-Value和服务开始时间Si三部分构成，表示客户i由编号为Vehicle-Num的车辆服务，被该车辆服务的顺序由Service-Value值决定，服务开始时间为Si。基因Gi中的Si用于与模糊优化程序结合，实现对问题模糊特征的优化。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,65,混合遗传算法设计,种群初始化及模糊优化程序 由于不仅要考虑客户可行的服务时间，也要考虑客户最优的服务时间，所以种群初始化主要由产生初始可行的染色体和采用模糊优化程序对可行染色体的服务

31、开始时间进行局部调整两部分构成，第二部分用于实现服务开始时间趋近于客户的期望服务时间ETi,LTi。 （1）初始可行的染色体 采用顺序插入启发式法构造初始的可行染色体并依据种子客户点选取规则选择第一个客户，在满足服务时间、车载容量等约束的前提下把客户点插入到当前可行的染色体中并计算各客户点的最早服务开始时间。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,66,混合遗传算法设计,种群初始化及模糊优化程序 （2）模糊优化程序 本文在文献1527 的研究基础上提出适应类梯形模糊时间窗的优化程序，寻找使客户整体满意度最高的最优服务开始时间。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,67,混合遗传算法设计,

32、遗传操作 选择、交叉和变异。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,68,混合遗传算法设计,约束处理与适应度函数 由于路径计划中服务时间和车载容量约束的存在，本文将其作为惩罚项加入到优化函数中构建目标函数LP，并设定其为第一优先级目标即要求在满足服务时间和车载容量约束的前提下才能进行后续的优化操作，然后采用基于排序的适应值分配方法来评价每个染色体的值。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,69,混合遗传算法设计,求解简化原则 （1）车载容量约束规则 车载容量是一个硬性的约束条件，干扰事件发生后不能满足客户货物需求量的配送车辆将被去除。 （2）客户满意度规则 在配送过程中只有满足客户最低满

33、意度的配送车辆才能够用于对干扰事件的救援，对于无法满足客户最低满意度的车辆，模型求解时将被放弃。 通过以上两条简化规则，去除暂时不可用的配送车辆，减小问题的求解规模。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,70,数值实验,实验数据 初始方案最优配送路径为：0-8-2-11-1-4-0；0-13-7-6-0；0-3-12-14-15-0；0-10-5-9-0。,物流配送系统中断管理的几点思考-王旭坪,71,数值实验,扰动数据 物流配送中当车辆运行到32.65时刻，客户点4、8、11、14要求变动各自的需求信息，并产生一个新客户点16，具体变动信息如表2所示。,物流配送系统中断管理的几点思考-王

34、旭坪,72,数值实验,实验结果 （1）基于模糊时间窗的重调度实验结果(R-FTW)最终配送路径为：0-8-2-1-0；0-7-9-6- 0；0-4-12-15-0；0-5-0；0-11-14-0；0-16- 13-0，代表虚拟客户点，总体客户满意度为93%。 （2）基于模糊时间窗的干扰管理实验结果(D-FTW) 0-8-2-1-0；0-13-7-6-0；0-12-15-0；0-5-9-0；0-16-11-0；0-14-4-0。总体客户满意度为96%。 （3）基于硬时间窗的干扰管理实验结果(D-HTW) 设置各客户满意度参数为100%。最优配送方案：0-8-2-0；0-13-7-6-0；0-12-15-0；0-5-9-0；