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1、考虑多作业路径的集装箱甩挂运输调度优化摘要：在甩挂运输轴辐式网络中建立了考虑多作业路径的甩挂运输牵引车调度优化模型，并设计了基于启发式规则的模拟退火算法对模型进行求解。通过采用算例分析与实际调度规则进行比较，优化结果使执行任务所需时间减少了19.37%,从而验证了模型与算法对于求解甩挂运输牵引车调度优化问题的有效性与实用性。关键词：作业路径；甩挂运输；模拟退火算法中图分类号：TB文献标识码：Adoi:10.19311/j.cnki.l672-3198.2016J5.0971引言甩挂运输利用并行工作的原理大大缩短了牵引车
2、等待货物装卸及其在物流中心排队的时间，提高了牵引车的作业效率。国外关于甩挂作业调度的研究起步较早。Carisetal提出了基于插入法的两阶段启发式算法，对具有时间窗约束的集装箱甩挂运输作业调度问题进行求解。Linetal应用模拟退火算法来求解甩挂作业调度问题，所获得的基准问题求解结果优于运用禁忌搜索的求解结果。Linetal构建了放松车辆数量约束的甩挂作业调度数学模型，以从更大的邻域内搜索是否存在可进一步减少运送距离的可行解，并设计了模拟退火算法对其进行求解。Derigsetal对于具有时间窗约束的甩挂作业调度问题，提
3、出了由局部搜索、大规模邻域搜索和标准的泛启发式控制策略相结合的混合算法进行求解。相比国外众多研究成果，国内关于甩挂运输调度优化方面的研究则刚刚起步，研究成果较少。胡志华等建立了在集装箱集散环境下空重箱循环甩挂的调度优化模型，并设计两阶段优化算法进行求解。胡志华等为甩挂运输带有子回路的新型路径优化问题建立了0/1整数规划模型，采用混合进化算法进行求解。基于以上研究成果，本文在轴辐式网络中的一点多线甩挂运输组织模式下，对任务的作业路径进行分类转换后建立了考虑多作业路径的集装箱甩挂运输牵算法求解。算例分析验证了模型与算法的有
4、效性与实用性。引车调度优化模型,并设计了启发式算法的模拟退火2问题描述2.1运输网络描述每个甩挂运输网络由若干个轴辐式子网络构成,每个轴辐式子网络的中心为甩挂运输中心，客户点分布在甩挂中心周围。设轴辐式子网络结构图G二(V,A),其中，V二{0,1,…，n},顶点0表示甩挂中心,顶点1,…，n表示客户节点，A表示顶点0,1,…,n之间距离弧的集合。图1表示的是一个轴辐式子网络图。在图1中,0表示甩挂中心，1到n表示客户节点。牵引车每天从甩挂中心出发去执行取箱任务或送箱任务，待所有任务执行完之后返回甩挂中心。2.2任务路
5、径描述取箱任务是指若某客户点处有装卸完毕的挂车，牵引车到达该客户点后立即挂上重箱后送回甩挂中心。送箱任务是指某客户点处有货物等待装箱，牵引车拖带一个空箱到达指定客户点后甩下空箱即可去完成其它任务，待该点集装箱装卸完毕后成为一个新的取箱任务。在执行每个任务时，牵引车的来源是不确定的，若上一个任务为取箱任务则牵引车的来源为甩挂中心；若上一个任务为送箱任务，则牵引车的来源为上一个任务的客户点。在途牵引车经过的路径根据前后任务节点可以归为以下四类：(1)上一任务是取箱任务，下一任务是取箱任务；(2)上一任务是取箱任务，下一任务
6、是送箱任务；(3)上一任务是送箱任务，下一任务是取箱任务；（4）上一任务是送箱任务,下一任务是送箱任务。这四类路径可由图2表示。图2中顶点0代表甩挂中心，顶点1、2表示客户需求点。实线箭头表示执行当前任务行驶路线，虚线箭头表示执行上（下）一个任务行驶路线。为便于求解，本文将每个任务的出发点和终到点结合成一点，则图2的四种车辆路径类型转变为图30在图3中，1-0表示从客户点1到甩挂中心的取箱任务，0-0表示牵引车从甩挂中心到甩挂中心的虚拟行驶路径。从图3中的四种车辆路径类型可以看出,牵引车行驶路线如图4所示。与传统多重旅
7、行商问题不同的是，任务节点是由出发点和终到点结合后形成的一点，且该牵引车行驶路线可能存在虚拟路径。3混合整数规划模型建立3.1假设条件根据甩挂中心实际操作情况及解决实际问题的需要，做出如下假设：（1）所有的任务在调度之前都已确定，中途不会增加其它任务；（2）所有牵引车和挂车都采用统一标准尺寸；（3）一辆牵引车一次只拖挂一辆挂车；（4）牵引车拖挂重箱和拖挂空箱的速度相同；(5)牵引车拖上挂车以及取下挂车的时间不计;(6)牵引车每天从甩挂中心出发，最后返回到甩挂中心。式(1)为目标函数，表示使牵引车的数量最少和总的行驶时间
8、最短，C为一个足够大的常数，故保证了减少牵引车数量的优先级高于总的行驶时间最短；式(2)表示从甩挂中心出发的牵引车数量不大于车辆总数；式(3)表示每辆牵引车每天从甩挂中心出发,执行完一天任务后回到甩挂中心；式(4)表示每个任务仅且只被执行一次；式(5)表示每辆牵引车的行驶时间不能超过其一天的工作时间；式(6)表示任务的被完成的先后
