模糊信息条件下混流装配线物料配送路径分析

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1、华中科技大学硕士学位论文时送交收货人的活动。作为物流配送中关键步骤，车辆的优化调度问题(VehicleRoutingProblem,VRP或VehicleSchedulingProblem,VSP)研究受到了人们的广泛关注，各国学者对其理论和应用进行大量的研究工作，取得了数以千计的研究成果，[3]使VRP研究成为“最近十年运筹学领域最成功的研究之一”。许多学者认为VRP的成功归因于理论和实践的紧密联系：具有学术背景的运筹学学者不仅设计和改进了形式多样的模型和算法，而且对推动路径系统在实际中的应用也起到重要

2、作用；另一方面，由于符合生产需要的计算机软件的成功研制，工商业者对车辆路径问题的重视也日益加强，使得VRP研究得到了有力的支持。电子技术和信息技术的日新月异是当代科学技术发展的一大动力，诸多新技术（如，数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及信息处理技术）己在物流领域得到广泛应用，企业迫切需要在这些技术的支持下，开发能快速处理多种信息的车辆路径系统。然而在以往的研究中，人们通常假定在构造路径之前，所有的信息(包括顾客信息、车辆信息、路况信息和线路制定者信息)都是确定的，这类车辆路径问题被称为确定性车

3、辆路径问题。但由于客观世界存在着大量不确定性(随机性或模糊性)，反映在VRP中，可能会出现模糊的顾客需求量，模糊的顾客需求时间，交通拥挤，车辆故障等情况，这种问题可称为模糊VRP。由于某些参数的模糊性，模糊VRP的解不具有确定性情况下解的一般特征，因此确定性VRP的理论和方法不一定能够解决这类模糊问题，需要研究一整套新的与确定性VRP相对应的模糊VRP理论和方法。本课题来源国家自然科学基金“基于有限排序能力缓冲区的多车间混流装配关联优化”（项目编号：50775089）和国家863重大项目“江淮汽车数字化综

4、合集成技术开发及应用”（项目编号：2006BAF01A06）。其目标是开发适应江淮汽车商务车焊装、涂装和总装车间需要的生产管理、物料配送应用系统，实现服务于上层应用业务系统的开发、集成、信息资源共享的基础支撑环境，并在应用中实现MES系统与其他信息系统的初步集成。本课题目的：研究MES在汽车生产中的应用，解决ERP/MES/RFID等系统的集成应用，打通计划与制造、生产与管理两条线，提高企业管理水平和信息化层次。课题研究面向汽车生产装配中的制造执行系统以及装配线物料配送问题，开发焊装、涂装和总装车间的生产

5、管理、计划分解、在制品管理、物料配送等功能。1．1．2研究意义车辆路径规划是物流配送过程中的关键环节，该环节处理的好坏将直接影响配送中2华中科技大学硕士学位论文心对客户需求的响应速度，客户对物流环节的满意度以及服务商的配送成本。同理，混流装配的物料配送路径规划问题直接面临着各个工位的正常生产，并且任何工位和环节都要得到必要的保障，以此来保障整条流水线的生产节拍。另外合理的路线规划也是减少运送次数，减少运送成本和保证物料平准化消耗的前提条件。这些都是企业生产成本所要考虑的关键因素。车辆路径规划问题(Vehi

6、cleRoutingProblem,VRP)最早是由学者Dantzig和[4]Ramser于1959年首次提出的。由于该问题是一个NP难题，随着节点数目的不断增多，问题的求解过程将会极大地消耗系统的运行时间和存储空间，因此它的提出很快引起了运筹学、应用数学、组合数学、图论与网络分析、物流科学、计算机应用等学科的专家与运输计划制订者和管理者的极大重视，相关的研究也数以千计。但是，实际车辆路径规划中存在很多的不确定因素，使得传统的研究只能停留在理论的发展上，而很难用于实际，或者运用得不到理想的结果。不确定信息

7、下VRP的研究作为发展敏捷后勤的一个重要组成部分，是实现物流现代化的基础和前提条件。从大的方面来说不仅有助于改变我国物流管理落后的现状，也有助于解决城市交通拥挤、能源短缺、大气污染等困扰人们的社会问题，实现效率、资源、环境和价值观念各方面的内在统一，促进物流业的进步和社会经济的可持续发展。从小的方面来说不确定信息下的VRP研究成果，不仅可以帮助运输企业、以及供应链中的供应商和制造商本身内部的物料运输提高服务水平，为顾客提供快捷、准时、安全、舒适的服务，而且有助于企业节约运作成本，改善车辆利用率，缩短生产周

8、期，加速资金周转，实现资源的合理配置，汲取“第三利润源泉”的财富。1．2国内外研究综述车辆路径问题(VehicleRoutingProblem，VRP)是一种一般化的旅行商(TravelingSalesmanProblem，简称TSP)问题。VRP中包含有多条车辆路径，每条路径就是一个TSP(车辆从车场出发，访问一组顾客后返回车场)。每个顾客都必须被访问一次且仅一次，每条路径的顾客总需求不能超过车辆运载能力。VRP的目标是最小