交通限制条件下城市物流配送路线优化选择.pdf

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1、交通科学武汉理工大学学报()第28卷 第3期与工程版Vol.28No.32004年6月JournalofWuhanUniversityofTechnologyJune2004(TransportationScience&Engineering)交通限制条件下城市物流配送路线优化选择①朱永升 韩伯棠 夏 平 李振键(北京理工大学管理和经济学院 北京 100081)摘要:物流配送网络中最优路线的选择问题一直都是配送中心关注的焦点,对于长途配送而言,交通阻塞和道路拥堵状况可以忽略不计,但对于城市配送而言,由于受交通堵塞和各种交通管制的影响,导

2、致配送路径寻优更具复杂性.文中通过对具有动态的交通堵塞和交通拥挤限制信息及静态禁止通行等限制信息的实际配送网络的描述,提出解决两种限制情况下配送网络寻优的方法,建立了配送网络图中权重确定模型,并提出将交通限制条件下城市物流配送网络转化成无限制的有向图网络,运用Dijkstra算法对其寻优,并对此算法进行了应用举例.关键词:物流配送;成本系数;Dijkstra算法中图法分类号:F506  物流配送路线优化问题,是配送过程中最重权重是配送网络中最重要的元素之一,它能表明要的问题之一,它直接影响到配送的效率、服务质网络中任意节点间距离相对远近

3、、时间相对长短、量和配送的成本.配送路径寻优以最短路为基础,费用相对大小以及效率相对高低.对于不同的物可以归结为正费用网络的最短路问题.King等人流配送而言,由于自身专注和所处地位不同,以及研究表明,现实配送中距离的6%和时间的12%所受外界环境影响不同,对配送网络配以不同的[1,2]被浪费掉.权重表达方式.对配送路径配以权重,即相当于对城市物流配送以城市为配送范围,配送路线网络图G=(V,E,W)中的路线配以权重.式中:V繁多复杂,在配送过程中各路段受各种交通信息为网络中的节点集,代表现实中配送中心和各个的影响较大,节点之间的可达性

4、受到制约.通常存配送店面;E为节点间的弧集,代表各个节点之间在两类交通限制信息:第一类是动态交通限制信的路径;W为各弧上的权重集,它是确定网络最息,其特点是随时间变化而动态变化,如交通堵短路即确定最优配送路径的依据.塞;第二类是静态交通限制信息,这类限制信息随在涉及交通最短路和运输最短路问题时,多时间变化较慢,如交管部门制定出的一系列限速、数文章只是简单地将地理距离或花费时间作为各禁行、禁止转弯和单向行驶等交通规则或交通管弧的权重,求最短路问题或者最优路径问题即是制.文中通过对这两类交通限制信息进行分析,进求空间距离最短的路线或所用时间

5、最少的路线.而提出解决两类交通限制的途径,最终探讨交通这种确定权重的方式,其最直接的好处就是方便限制条件下城市物流配送路线优化方法.快捷,容易操作,便于理解.但它存在明显的缺陷.对于配送问题而言,它不是简单的单目标规划,它1解决物流配送过程中交通限制信涉及到很多因素,而且各种影响因素还是动态变化的,因而,配送路径优化问题实质上是一个多目息的途径标动态规划问题.单以距离或时间为权重,不能获得配送过程整体最优.有时地理距离可能很短,但对于第一类交通限制信息——动态交通限由于交通拥挤或者路况不佳,也会花很长的时间制,文中拟基于建立配送网络权重

6、模型加以解决.①收稿日期:20040227    朱永升:男,28岁,博士生,主要研究领域为供应链和物流配送、信息管理©1995-2004TsinghuaTongfangOpticalDiscCo.,Ltd.Allrightsreserved.·392·武汉理工大学学报(交通科学与工程版)2004年 第28卷vl和很高的费用,降低了配送的效率.相反,对于交成本;Ti为通过第i路段的平均时间;vi为通过第通顺畅的路段而言,尽管距离较长,但所用的时间i路段的平均速度;Kij为第i路段第j时段道路拥可能很短,同时还涉及到过路费、过桥费等问题.

7、挤状况修正系数.文献[3]给出一种改进的权重确定方法,根据其中,参数Hi可根据城市道路交通经验值加道路拥挤的程度对给定路段要素加权,用路段长以确定,文献[4]给出将直线距离近似换算成公度乘以加权系数作为路段加权长度,路段交通越路、铁路和城市街道实际距离的换算系数,分别增堵塞,此路段的加权系数越大.该权重确定方法较加21%,24%和42%.Kij可以根据历史数据回归前两种有所改进,但文中没有具体说明加权系数分析得到,或通过经验值判断,若道路通畅即车流v如何确定?也没有说明权重为定值还是为变值.因速度等于Vi时,Kij取0.为交通拥挤程度是

8、动态的,受意外事件影响较大,同时,考虑费用和时间的权衡,建立配送网络所以加权系数不易确定,其参照基准也不易确定.权重模型,第i路段的成本权重为同时,没有考虑可能附加的额外成本费用问题,所wi=Ai×Fi1+

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