危险品关联运输调度问题的优化设计-论文.pdf

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1、东莞理工学院学报第21卷第l期JOURNALOFDONGGUANUNIVERSITYOFTECHNOLOGYV01．21NO．12014年2月Feb．2014危险品关联运输调度问题的优化设计向周蔡延光汤雅连(广东工业大学自动化学院，广州510006)摘要：针对带硬时间窗的关联运输调度问题(IncidentVehicleRoutingProblemwithHardTimeWindows，IVRPHTw)，联系实际应用中危险品的车辆路径问题，介绍了混沌遗传算法的基本原理，并对其进行改进，自适应地调整交

2、叉概率和变异概率，引进了模拟退火机制，并用改进的算法来对IVRPHTw求解，然后与遗传算法求解此模型的结果相比较。实例证明该算法求解危险品的关联运输调度问题是可行的，且优于传统的遗传算法。关键词：硬时间窗；关联运输调度问题；危险品；混沌遗传算法；模拟退火机制中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1009—0312(2014)01—0051—06带危险品的关联运输调度问题是基本物流运输调度问题的拓展，是指若干个客户对危险品有一定的需求量，由配送中心为所有客户提供配送服务，车场中车辆将货物送到

3、各个客户，然后返回车场。要求对车场的车辆和行驶路线进行合理安排，在满足用户需求的条件下，使配送成本最低。关联运输调度问题IVRP(IncidentVehicleRoutingProblem)根据车辆类型可以分为单车型1VRP和多车型IVRP，本文主要研究一个配送中心单车型的带硬时问窗的关联运输调度问题。危险货物是指具有爆炸、易燃、毒害、感染、腐蚀、放射性等危险特性，在运输、储存、生产、经营、使用和处置中，容易造成人身伤亡、财产损毁或环境污染而需要特别防护的物质和物品，因而对配送时间有很相当严格的要

4、求。时间关联关系可分为多种情况，如图1所示，1～4属于并行执行，5—7属于串行执行。．1lIIIJltaskl×××××X××1．taskl；~lkask2同时开X)OOOOO<×××××4task1和task2往执行过程”××>CX>()(』5．task1~Jltask2-~区圜6．task1和2之前XXXXXXXX]7task2"NNiJ图1task1和task2之间的时间关联高

5、清平研究了不确定条件下危险货物运输的风险度量与分析、路径选择、网络优化问题和设施选址问题，并对危险货物的配送路径和运输网络进行建模和仿真，取得了不错的效果；张恒海对基本的蚁群算法进行改进，并将其运用到危险货物运输路径的模型中，具有一定的实用意义；张敏等人用启发式算法求解了危险品集成物流管理系统选址一选线模型，具有研究价值；王瑞庆研究了带时间窗口的危险品VRP问题模型，并用领域搜索算法对其求解；C．D．Tarantilis和c．T．Kiranoudis6用元启发式算法——基于接受阈值的列表方法研究了

6、不同类型危险物质的运输问题；HakanASLAN基于博弈论的理论基础提出了危险品运输中的风险规避方法；BinZHENG提出了多目标遗传算法求解危险收稿日期：2013—04—26作者简介：向周(1989一)，男，湖南岳阳人，硕士生，主要从事物流信息技术与智能决策支持系统研究。52东莞理工学院学报品运输问题模型，仿真实例表明该算法能避免传统多目标优化方法的局限性；J．Karkazis和T．B．Bof-fey以最下化损伤效益和最优路径为目标，用分支定界法求解了现实环境中的危险品运输优化问题模型。由于以上

7、文献没有考虑到危险品货物间的性质关联和时间关联，不同客户需要的货物可能为非同类型货物，所以在前人的基础上，研究带硬时问窗的危险品关联运输调度问题有一定的实用价值。1数学模型的建立1．1问题描述及假设带硬时间窗的危险品关联运输调度问题是指对于一系列危险品需求点，组织适当的运输路线，使危险品在满足一定的约束条件(如运输量、硬时间窗、里程约束及载重约束等)下，达到目标最优(路程短、时间短、使用车辆数少、费用低等)。问题可以简单描述为，假设给定车场位置以及客户的数量、位置和成品需求总量，车辆有载重约束、运

8、输里程约束和道路约束，要求合理安排车场中的车辆和运输路线，使得配送成本最低。本章研究的问题基于以下假设：1)1个车场，f个客户(i，=1，2，⋯，f)，客户需求不确定；2)每辆车有最大配送距离约束、载重约束，同种车型；3)非满载，硬时间窗约束；4)考虑货物性质关联及时间序列关联。1．2模型的建立有f个客户，第i个客户的需求量为g，需要从车场将货物运给各客户，有1个车场可派出载重量为q的货车，已知g