基于第三方带软时间窗约束的车辆路径问题研究(精)

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［１］Ｓｏｌｏｍｏｎ定义了带时间窗的车辆路径问题的目标是车辆从仓
４］卞文良等人［分析了Ｂ２Ｃ电子商务环境下顾客物流服务感知
以及与之相关的产品价值感知、商流过程感知和企业形象感知２Ｃ顾客物流服务感知相关因素的假等因素，并建立了在线Ｂ
５］设模型；王晓博等人［根据电子商务下的物流配送需求，在约
库出发，将货物配送至地理上分散的客户所行驶总距离最小，并且要满足各个客户的时间约束，最后返回仓库；Ｃｈｅｎ研究了带时间窗的装卸一体化的车辆路径问题；Ｒｅｐｏｕｓｓｉｓ等人
［３］［２］
㊀㊀收稿日期：２０１４０１１８；修回日期：２０１４０３１８㊀㊀基金项目：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（２０１３５５２２１２０００２）；重庆市人文社会科学基金资助项目（２０１３ＹＢＧＬ１３０）㊀㊀作者简介：葛显龙（１９８４），男，河南信阳人，副教授，博士，主要研究方向为电商物流、城市配送（ｇｅｘｉａｎｌｏｎｇ＠ｃｑｊｔｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）；辜羽洁（１９９０），１９８６），男，四川巴中人，硕士研究生，主要研究方向为物流配送．女，江西九江人，硕士研究生，主要研究方向为物流配送；谭柏川（
第３２卷第３期２０１５年３月㊀
计算机应用研究ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏｌ．３２Ｎｏ．３Ｍａｒ．２０１５
基于第三方带软时间窗约束的车辆路径问题研究
Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｖｅｈｉｃｌｅｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｗｉｔｈｓｏｆｔｔｉｍｅｗｉｎｄｏｗｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｈｉｒｄｐａｒｔｙｌｏｇｉｓｔｉｃｓ
ＧＥＸｉａｎｌｏｎｇ，ＧＵＹｕｊｉｅ，ＴＡＮＢａｉｃｈｕａｎ
［８］算法求解车辆路径模型。例如，Ｈｏｎｇ运用改进大型领域搜［９］索算法优化实时带时间窗的车辆路径模型；Ｃａｔａｙ采用蚁群１０］算法研究集送一体化的车辆路径模型；Ｓｕｂｒａｍａｎｉａ等人［研１１］究了元启发式算法求解集送一体化的车辆调度模型；唐俊［
葛显龙，辜羽洁，谭柏川
（重庆交通大学管理学院，重庆４０００７４）摘㊀要：在分析电商企业的“ 自建物流＋第三方物流” 配送模式的基础上，对自建物流成本和第三方物流成本分别展开研究，并在自建物流成本中设计了软时间窗惩罚函数。建立了基于第三方带软时间窗约束的车辆路径模型，设计了基于自然数序列的改进遗传算法对模型进行求解，改进交叉与变异操作来保护优秀基因，提出了种群扩张机制。最后，算例结果表明模型可以有效减少物流配送成本，提高配送效率，改进遗传算法还在提高计算时间方面有显著的成效。关键词：车辆路径问题；软时间窗；第三方物流；遗传算法中图分类号：ＴＰ１８１㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀文章编号：１００１３６９５（２０１５）０３０６８９０５ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１５．０３．０１１
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００７４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｄｅｌｉｖｅｒｙｍｏｄｅｏｆｓｅｌｆｂｕｉｌｔａｎｄｔｈｅｔｈｉｒｄｐａｒｔｙｌｏｇｉｓｔｉｃｓｐａｔｔｅｒｎｏｆｅｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｄ，ｔｈｅｐａｐｅｒｃａｒｒｉｅｓｏｕｔｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｏｓｔｓｏｆｓｅｌｆｂｕｉｌｔｌｏｇｉｓｔｉｃｓａｎｄｔｈｅｔｈｉｒｄｐａｒｔｙｌｏｇｉｓｔｉｃｓｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ａｔｔｈｅ，ｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｏｓｔｓｏｆｓｅｌｆｂｕｉｌｔｌｏｇｉｓｔｉｃｓ，ｉｔｄｅｓｉｇｎｅｄｔｈｅｓｏｆｔｔｉｍｅｗｉｎｄｏｗｐｅｎａｌｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓｓａｍｅｔｉｍｅｐａｐｅｒｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅｒｏｕｔｉｎｇｍｏｄｅｌｗｉｔｈｓｏｆｔｔｉｍｅｗｉｎｄｏｗｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｈｉｒｄｐａｒｔｙｌｏｇｉｓｔｉｃｓ，ｄｅｓｉｇｎｅｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｏｎｔｈｅｎａｔｕｒａｌｎｕｍｂｅｒｃｏｄｅｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｍｏｄｅｌ，ａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄｃｒｏｓｓｏｖｅｒａｎｄｍｕｔａｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｓｔａｎｄａｒｄ，ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｐｒｏｔｅｃｔｅｘｃｅｌｌｅｎｔｇｅｎｅｓ．Ｉｔｐｒｏｐｏｓｅｄｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｅｘｐａｎｓｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ．Ｆｉｎａｌｌｙｔｈａｔｔｈｅｍｏｄｅｌｃａｎｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｓｔｏｆｌｏｇｉｓｔｉｃｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ．Ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓａｌｓｏａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｅｆｆｅｃｔｉｎｄｅｃｒｅａｓｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｔｉｍｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｖｅｈｉｃｌｅｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ；ｓｏｆｔｔｉｍｅｗｉｎｄｏｗ；ｔｈｅｔｈｉｒｄｐａｒｔｙｌｏｇｉｓｔｉｃｓ；ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｘｉｊｋ＝ｙｉｋ＝
路径问题模型；李妍峰等人
［１３］根据在实Fra bibliotek配送的一天中交通
不同拥挤程度、车流量等因素，设计大规模领域搜索算法求解
１４］基于网购顾客对服务时间时变车辆调度模型；王旭坪等人［
要求并非完全刚性和物流配送企业车辆资源有限的特征，提出时间窗模糊隶属度函数量化顾客服务的满意度，将混合遗传算法用于求解带模糊时间窗的车辆调度模型。通过以上分析，已有研究文献主要集中在传统车辆路径模型的求解，而网购配送具有小批量多批次、海量分散的特点，显然传统车辆路径模型的求解算法将难以胜任网购环境下车辆路径模型的求解。
㊀问题描述
目前，国内一些电商企业的物流配送任务交由自建物流和外包物流两个部分完成。自建物流的配送车辆由自建仓库发出，按照每个客户指定的时间窗［ＥＴ，ＬＴ］对其进行配送。一ｉｉ次配送的载货量之和不能超过车辆最大载货限定，每个客户只允许一台车对其服务且只服务一次，规定每台车辆完成配送任务后返回仓库，使总配送成本最小。考虑到自建物流体系的辐射区有限，则将量少路远的物流任务交由第三方物流公司配送，其配送车辆不受自建物流中心限制，只产生外包物流成本。此外，在带软时间窗的车辆路径问题中，当车辆到达客户早于预定时刻ＥＴ，车辆在客户ｉ处等候，则会延长配送人员的ｉＴ，工作时间，增加额外成本；当车辆到达客户晚于预定时刻Ｌｉ客户ｉ需等候配送车辆，此种情况车辆甚至会与之后客户的时间窗产生冲突，则须给予相应的惩罚。设计非对称软时间窗惩罚函数如图１所示。
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计算机应用研究
第３２卷㊀
设计了基于非劣领域支配的多目标调度优化算法求解车辆调
１２］度模型；张群等人［提出基于改进模糊遗传算法的混合车辆
的员工加班成本；ＣＷｋ表示用示超时情况下每单位时间车辆ｋ于第三方物流公司的外包费用；ＴＦ对客户进行服ｋ表示车辆ｋ务的固定时间；ＴＯ对客户进行服务的超时时间；ｋ表示车辆ｋＴ到达客户ｉ的时间；ＴＢ返回仓库的ｉ表示车辆ｋｋ表示车辆ｋ时间；ＴＲ最长行驶时间；ｓ对客户ｋ表示允许车辆ｋｉ表示车辆ｋｉ的服务时间；ｗ等待的时间；ｔ表示车辆ｋ从客户ｉｉ表示客户ｉｉｊ行驶到客户ｊ经过的时间；ｑ个客户的需求量；Ｍ为无ｉ表示第ｉ限大的数；Ｏａｘ｛ＴＦＴＢ，０｝值，表示约束车辆ｋ的超时ｋ为ｍｋ－ｋ时间。引入决策变量ｘ、ｙ：ｉｊｋｉｋ
阐述了带时间窗的车辆路径问题的车队规模和车型混合决策；
㊀引言
随着电子商务的快速发展，与之密切联系的物流配送服务也逐渐引起了电商企业的关注，如何低成本高效率地完成线下配送成为电商企业思考的重要问题。为了提高线下物流配送效率，越来越多的电商企业选择自建物流体系，通过自建物流服务体系保证电商企业良好的物流服务态度和客户满意度，从而提高市场占有率。自建物流体系占用资金庞大，同时，网购客户多而分散，偏远地区的客户配送成本高，所以电商企业一般采取“ 自建物流＋第三方物流” 配送模式。自建物流中心负责配送客户相对集中的区域，而偏远地区的少数客户则选择委托第三方物流配送。电子商务物流配送问题的核心是车辆路径问题，车辆路径问题是经典的组合优化问题。在国内外已有较多的研究，如
束条件中增加时间约束、货物容积约束、车辆最大工作时间、多种车型、载重量限制和最大行驶距离等约束条件建立数学模
６］型；吴雷等人［求解了带时间窗的车辆路径问题；马士华等７］在分析Ｂ２Ｃ环境下客户订单特点及客户对物流配送服务人［
要求的基础上，研究Ｂ２Ｃ环境下车辆路径问题。通过以上分析，已有文献选择的车辆路径问题的优化目标主要集中在对自建物流成本的研究，没有考虑到第三方或自建与第三方混合配送的情况，因此，已有的研究成果不能适用于网购物流配送问题。由于车辆路径问题是强ＮＰ问题，已有研究多采用启发式