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时间:2020-05-15
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1、2015拄海军航空工程学院学报20l5第30卷第3期JournalofNavalAeronauticalandAstronauticalUniversityV_01.30No.3文章编号:1673—1522(2015)03—0291—05基于遗传算法的军事物流运输计划李军亮,李季颖,戢治洪(海军航空工程学院a.研究生管理大队;b.科研部,山东烟台264001)摘要:针对军事物流运输中车辆装载和车辆路径的组合问题进行研究,建立车辆装载和车辆路径组合问题的目标优化模型。通过改进遗传算法对模型求解,得到了较为
2、满意的结果,可以在满足多车型多品种货物配送约束的条件下,实现运输车辆最少、车辆满载率高、车辆运输路径最短的目标。关键词:车辆装载;车辆路径;遗传算法;多目标优化中图分类号:E23文献标志码:A现代军事物流,主要是运用系统集成的思想和信算法的研究,如遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索最优化息化手段,有效地整合军队和社会资源,对物资需求、等可以获得较好的结果,。目前,国内学者对于VRP采购、仓储、运输、配送等环节实施统一高效的路径规的求解算法研究主要是通过对各种启发式算法进行划与控制,形成从市场到战场紧密的物资保
3、障连接,改进,来解决某一类VRF·[8-9]。满足信息化条件下军事行动适时、适地、适量的精确文献[5】将车辆路径和车辆装载结合在一起考虑,需求保障,是军事后勤保障的重要组成部分,是遂行建立了该问题的整合优化模型,达到了同时优化车辆作战任务的关键因素之一。车辆装载和车辆路径问路径和车辆装载方案的目的。但该模型存在一定的题是军事物流问题研究的重点和难点,国内外学者分局限:一是主要考虑单一车型的车辆装载问题,不满别对车辆装载和车辆路径问题进行了大量研究。足多品种货物多车型运输的要求;二是该模型首先对车辆装载问
4、题(vFP)一般是指在一些约束条件的车辆路径问题进行优化再对车辆配载问题进行优限制下,将一批货物按照适当的装载方法分别装入适化。实际问题应当是首先考虑车辆的装载问题,再考合车型的车厢中,使得满足配送要求的同时,让车辆虑车辆路径的优化问题。装载率达到最高u。实际上,车辆装载问题、装箱问题本文针对军事物流运输中车辆装载和车辆路径或背包问题等都是裁剪与装填问题的一个分支,剪裁的组合问题进行研究,通过分析运输物品和运输车辆问题与装填问题也称为布局问题。】。求解算法主要的各种配放属性,建立基于配放属性的分车型、分
5、层有:数学规划法(包括分枝定界法、动态规划法、整数配载方案,在此基础上建立适用车辆装载和车辆路径规划法和线性规划法等);数值优化方法;构造法;人组合问题的优化模型,并采用改进的遗传算法进行求工智能算法(包括启发式算法、遗传算法、禁忌搜索解。等)1。但现在的学者们在求解该问题时都普遍使用启1问题描述与数学模型发式算法。在装载问题的求解方法中,人工智能方法具有较强的适用性,但优化结果具有不确定性。对1.1问题描述VFP而言,如果能有一种算法,它以GA为基础,保留假设在某次作战任务中,保障基地根据上级下达其全
6、局随机搜索能力C5-6],同时又能提高种群的多样的命令,向不同的地点运输不同的作战物资(作战物性,则此算法一定可以获得很好的求解结果。资分别以一定规格的运输箱托运)。保障基地首先要车辆路径问题(VehicleRoutingProblem,VRP)是从他们当时可以调用的“运输车”中选择出若干辆运近2O年来运筹学、图论、网络分析、应用数学、计算机输车,进而给出其中每一辆运输车上物品的装载方案应用及交通运输等学科研究的一个热点问题,它已被和目的地,以保证运输任务的完成。“运输车”是通过证实是组合优化中带约束条
7、件的NP.Hard完全问题,公路来运输物资的专用运输车,根据型号的不同有单难以用常规方法求解,国内外学者尝试使用智能优化层和双层2种类型,由于单层运输车实际中很少使用,收稿日期:2014.12.31;修回日期:2015.04.06作者简介:李军亮(1982一),男,博士生。·292·海军航空工程学院学报第30卷仅考虑双层运输车。及型号均相同情况下,要在最短的时间内到达目的双层运输车又分为3种类型:上下层各装载1列地,假定在运输过程中的车辆的行驶速度相等,那么运输箱,故记为1.1型;下、上层分别装载l、2
8、列,记为车辆行驶里程越短,到达目的地的时间也就越短;最l_2型;上、下层各装载2列,记为2—2型。后,运输车到达目的地后原地待命,无须放空返回,每装载具体要求如下:每种运输车上、下层装载区次卸车成本几乎可以忽略。域均可等价看成长方形,各列物品均纵向摆放,相邻1.2数学模型物品之问纵向及横向的安全车距均至少为0.1m,下装载方案问题是一个多维强耦合的问题,根据上层力争装满,上层2列力求对称,以保证运输车行驶平述问题描述可知,本文重点考虑配载过
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