数学建模配送问题
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美国零售业巨头沃尔玛之所以能够迅速成为世界零售业之最,其中一个重要的原因是重视配送系统的建设与完善。从1962年第一家商场开业以来到目前为止,沃尔玛在美国有1800多家商场,在英国、墨西哥、德国及中国等国家及世界各地有1000多家商场,其中有720多个超级商业中心,沃尔玛在世界各地有110万职工。沃尔玛1970年在美国建起第一个配送中心,现在这个中心为4个洲32家商场配送。沃尔玛在2000年仅配送系统投资达1600亿美元,在美国利用自己的配送中心为连锁商场配送商品。在其他国家沃尔玛利用第三方物流。沃尔玛的企业理念是:“最低的成本,提供高质量的服务”。 试就下面的两个问题建立数学模型,并给出合理的解答:
1.考虑直送式配送运输,即一个供应点对一个客户的专门送货。在下面的物流网络图中(图1),寻找从A 点到K 点的最优配送线路。
图一 2.针对一般的分销系统,即系统由分销中心(DC ),多个零售商组成,该系统的运
营成本主要由运输成本与库存成本构成。分销中心用自己的车辆为各零售商供货,而分销中心由制造商直接供货,假设零售商处的顾客需求是随机的且服从一定的概率分布,不同零售商之间以及同一零售商不同时期之间的需求是独立的。一般DC 与零售商均采用周期补货策略,补货时刻为周期末,DC 的一个补货周期一般包含多个零售商的补货
周期。现考虑只有一个分销中心和30个零售商组成的分销系统,配送货物为单一产品。
试就顾客需求服从参数为6的Possion 分布,销售中心位置为(0,0),30个零售商的位置可在[-200,200] [-200,200]的平面上随机产生得到的分销系统的运输、配送策略建立数学模型,并以题目中提供的部分数据为基础,进行数据模拟。
1 w=[
0 5 11 6 inf inf inf inf inf 5 0 4 inf 2 14 inf inf inf
11 4 0 10 inf 8 7 inf inf 6 inf 10 0 inf inf 12 7 inf
inf 2 inf inf 0 13 inf inf inf inf 14 8 inf 13 0 inf inf inf
inf inf 7 12 inf inf 0 10 8 inf inf inf 7 inf inf 10 0 9
inf inf inf inf inf inf 8 9 0
];
n=size(w,1);
w1=w(1,:);
%赋初值
for i=1:n
l(i)=w1(i);
z(i)=1;
end
s=[];
s(1)=1;
u=s(1);
k=1
l
z
while k H G K F E D C B A 8 10 9 7 4 14 13 2 5 6 7 8 10 11 12 % 更新 l(v) 和 z(v) for i=1:n for j=1:k if i~=s(j) if l(i)>l(u)+w(u,i) l(i)=l(u)+w(u,i); z(i)=u; end end end end l z %求v* ll=l; for i=1:n for j=1:k if i~=s(j) ll(i)=ll(i); else ll(i)=inf; end end end lv=inf; for i=1:n if ll(i) lv=ll(i); v=i; end end lv v s(k+1)=v k=k+1 u=s(k) end l z 结果: lv = 22 v = 9 s = 1 2 4 5 3 8 7 6 9 k = 9 u = 9 l = 0 5 9 6 7 17 16 13 22 z = 1 1 2 1 2 3 3 4 8 2 数学模型建立 物流配送车辆调度实质就是走什么样的路线进行运输的问题,其描述为: 在车辆载重量和各客户需求量已知的前提下,至少派多少辆车才能满足需求且车辆的总行程最短,从而找到最小成本的配送方案,同时要求满足下列条件: 1) 所有配送车辆以配送中心为起点并最终回到配送中心。 2) 每一个客户只被一辆车访问一次,每辆车只能服务一条路线。 3) 每条配送路径上客户需求量之和不能超过车辆的载重量。 4) 每辆车所走的路线不能重复。综合上述可知,VRP 目标是找到一条最优物流配送路线,使配送费用最小。V =v0,v1,…,v n},v0表示配送中心,vi表示客户所在地。设配送中心可用辆车数目最多为K,每辆 车载重量为Qk,物流配送车辆路径优化算法问题的数学模型为: 其中: nk表示第k 辆车所配送的顾客点数,r ki表示顾客点在路径k 中的顺序为i,且有 最优解的限制条件为: 一、发车规律与泊松分布原理 车辆进入仿真区域是个随机性事件,据此,可将其转化为进入仿真区域的车辆之间的间隔时间是个随机量。 根据车辆进入仿真区域本身的特点,从理论上应满足下列条件: (1)在不相重迭的时间区间内车辆的产生是互相独立的,即无后效性; (2)对充分小的△t,在时间区间 [t,t+△t]内有一辆车产生的概率与 t无关,而与区间长度△t成正比,即车辆的产生具有平稳性; (3)对于充分小的△t,在时间区间 [t,t+△t]内一条车道上有2辆或2辆以上车辆产生的概率极小,即具有普通性。 通过对相关资料提供的车流数据的分析与实地观察数据,在城区、市郊、高速公路等车辆通行较为频繁的地方,车流到达情况接近均匀的波峰分布,指无突起的波峰,但非每个时段经过车辆数都平均(指概率均等)。交通高峰、平峰、低峰差异在于总车辆数上的变化。对于特别的交通情况,如突然产生一个巨大的波峰或在交通量小的地方(概率平均分布),当作小概率事件接受。 在此选用常用、简单的概率分布--泊松分布来表示交通流的分布情况。由于泊松分布的变异系数为D(x) /E(x) =1,则根据变异系数定义,该分布的概率曲线集中度比较均匀,能体现均匀分布。则有公式: (1) n为车辆数;λ为参数。 根据实验采集数据方式得:公式(1)中的参数有相应的物理意义,λ表示在采样时间内的车辆数。令λ=α,α则表示车辆平均到达率(veh/s)。