面向貨物裝卸需求的越庫倉門分配和車輛調(diào)度問題研究.pdf

1、隨著物流技術(shù)的飛快發(fā)展，企業(yè)之間的競爭也越來越激烈，每個企業(yè)為了提升自己的競爭力，都在尋求一種適合自身發(fā)展的供應鏈管理策略，越庫配送是其中一種高效快速的調(diào)度策略。信息化發(fā)展使得顧客的需求越來越多樣化，貨物的批量變小種類變多，貨車單次接收的供應商數(shù)量或配送的顧客數(shù)量變多。這種模式下的貨物配送特點是貨物的配送順序是固定的，貨物的固定配送順序決定了入庫貨車和出庫貨車上的貨物都有固定的卸載和裝載順序要求，因此，文章以貨物裝卸順序為切入點，研究最

2、小化越庫作業(yè)完工時間的倉門分配和貨車排序問題。
　　根據(jù)調(diào)度模式的不同，文章重點探討了以下兩種調(diào)度模式:1）非中斷調(diào)度模式。在這種模式下，入庫貨車和出庫貨車的卸貨和裝貨過程都不可以中斷，一旦貨車停靠倉門后，必須把自身貨物全部卸載/裝載完畢后，才可以離開倉門;2）中斷式調(diào)度模式。在這種模式下，入庫貨車的卸貨過程可以被中斷，并且中斷過程會產(chǎn)生一定的懲罰成本，同時，中斷次數(shù)也有最大限制，出庫貨車同非中斷模式一致。
　　針對第一種調(diào)

3、度模式，首先根據(jù)問題約束條件建立該問題的數(shù)學模型，然后按照接收/裝運倉門數(shù)量、入庫/出庫貨車數(shù)量以及貨物種類數(shù)量的不同，把研究的問題分成大、中、小三種不同規(guī)模，并設計遺傳算法、標準粒子群算法和改進粒子群算法對各種規(guī)模的問題進行求解尋優(yōu)。最后通過數(shù)值實驗結(jié)果表明改進粒子群算法在求解精度上相對于另外兩種算法平均提高了15％以上。
　　針對第二種調(diào)度模式，首先對問題進行描述，分析中斷式?？空{(diào)度模式的優(yōu)缺點，并提出中斷法則，然后根據(jù)約束條

4、件建立數(shù)學模型，并把研究的問題進行分類討論。由第一種調(diào)度方式可知改進粒子群算法在求解越庫調(diào)度問題時，求解性能較好，因此在該部分直接采用改進粒子群算法進行求解，同時設計混合禁忌搜索算法參與比較。最后在不同初始條件下，通過數(shù)值實驗結(jié)果分析得出混合禁忌搜索算法在求解精度上總體稍遜于改進粒子群算法，但在求解時間上要比改進粒子群算法平均減少了70％以上。
　　文章研究面向貨物裝卸順序需求的越庫倉門分配和車輛調(diào)度問題，并分成兩種調(diào)度模式來研究