物流配送车辆路径问题.pptx
配送路线优化PPT课件
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O,大于75千米,不采纳。
直到达到一个限制。
第三步:因此选择第一条 路线O—C—D—O。
-
17
三、节约法示例1
第四步:划掉C和D之 间的行和列,见表2-11。
表2-11 计算结果
第五步:重新进行刚才的程序,从最大的 20 开
始,将 A 和 B 连接在一起,距离O—A—B—O是50
千米,是第二条路线。
A、表B、2C-1和0 D连节在约一值起,计距算离表O—A—
B—C—D—O,超过了75千米,不予采纳。
选择另一个最大的节约值10,将B、
C和D连接在一起,距离O—B—C—D—
O,超过了75 千米,仍然不采纳。
第二步:从最大的节约
C和选D连择接另在一一个起最,大距的离节O约—值A5—,C—将DA—、值开始,将客户连接在一起,
节约行程 5 5 5 4 4 4 3 3 2 1 1 1
38
第四步:按照节约行程排列顺序表,组合成配 送路线图
依据配送中心约束条件和节约里程顺序表, 首先选择最节约里程路段,依次安排,最后形成 3条配送路线,运行距离为80公里。需要2吨汽车 1辆,4吨汽车2辆。
其中配送路线Ⅰ:4吨汽车1辆,运行距离27 公里,装载量为3.6吨;配送路线Ⅱ:4吨车1辆, 运行距离30公里,装载量为3.9吨;配送路线Ⅲ: 2吨车1辆,运行距离23公里,装载量为1.3吨。
-
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任务3 配送线路优化方法
之2:节约法(起止点重合的配送路线选择)
任务导入: 某配送配送中心A向全市4个商店B、C、D、E进行
配送,各点相对位置见下图,运输距离见表1,求最佳 配送路线。
现在能找到最佳 配送路线吗?
-
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三、节约法示例2
车辆路径问题
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第14章车辆路径问题14.1 物流配送车辆优化调度概述14.1.1 概述车辆路径问题:对一系列装货点和(或)卸货点,组织适当的行车路线,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件(如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等)下,达到一定的目标(如路程最短、费用最少、时间尽量少,使用车辆数尽量少等)。
又称运输调度问题,包括两部分:一是行车路线的设计;二是出行时间表的安排。
最基本的车辆路径问题,是客户需求位置已知的情况下,确定车辆在各个客户之间的行程路线,使得运输路线最短或运输成本最低,通过研究车辆路径问题,可以合理使用运输工具,优化运输路线,降低企业物流成本。
14.1.2 路径特性(1)地址特性:车场数目、需求类型、作业要求(2)车辆特性:车辆数量、载重量约束、可运载品种约束、运行路线约束、工作时间约束(3)问题的其他特性:道路网络可能是有向的,或者是无向的;单项作业是否可以分割完成;每一辆车是否可以承担多条线路,是否完成作业后必须回到出发点。
(4)目标函数可能是总成本极小化,或者极小化最大作业成本,或者最大化准时作业。
14.1.3 常见的基本问题(1)旅行商问题在一个配送中心p有一辆容量为q的货车,现有m个需求点的货运任务需要完成,已知需求点i的货运量为gi(i=1,2,…,m),且Σgi≤q,求在满足各收点需求的约束条件下,总发送距离最短的货车送货路线。
在运筹学中,旅行商问题是这样解释的:有一个推销员,要到n个城市去推销商品,当各个城市间的距离已知,并规定每个城市只访问一次,问按什么样的顺序访问,其距离最短。
(2)带容量约束的车辆路线问题在一个配送中心p,有一个车队Qj(j=1,2,…,n),这个车队每辆车容量均为q,且有足够的运力保证任务的完成,需求点i的货运量gi满足:nq≥Σgi≥q。
这样一来,配送中心需要派出若干的车辆来完成配送任务,每个车可能要为多个需求点服务然后返回配送中心。
《车辆路径问题》PPT课件
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3.路线间节点交换
2019/5/9
高开周
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车辆路线问题研究现状
经过几十年的研究发展,车辆路线问题研究取 得了大量成果。下面从车辆路线问题的现有研究型 态和求解方法两个方面介绍车辆路线问题的研究现 状。
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高开周
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车辆路线问题研究现状
车辆路线问题型态
在基本车辆路线问题(VRP)的基础上,车辆路 线问题在学术研究和实际应用上产生了许多不同的延 伸和变化型态,包括时窗限制车辆路线问题(vehicle routing problems with time windows,VRPTW)、 追求最佳服务时间的车辆路线问题(VRPDT)、多 车 种 车 辆 路 线 问 题 ( fleet size and mix vehicle routing problems,FSVRP)、
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高开周
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车辆路径问题的方法
• 数学解析法(Exact Procedure); • 人机互动法(Interactive Optimization); • 先分群再排路线(Cluster First–Route Second); • 先排路线再分群(Route First–Cluster Second); • 节省法或插入法(Saving or Insertion); • 改善或交换法(Improvement or Exchanges); • 数学规划近似法(Mathematical programming)。2019/5/9源自高开周11数学解析法
3、动态规划法主要是将一个大问题分解成几 个小问题来求解,以反向工作的方式,求 解路径中连接两点的最短距离,但是动态 规划法缺乏效率,比较适合小问题和批次 问题。Bodin(1983)等人同时也指出,此 类方法虽然可以求得最佳解,但其求解范 围太小,当需求点数目大于25时便无法使 用。
超市物流-配送路径优化-PPT
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B
配送线路优化
方案1和方案2有什么区别?
• 往返发货与巡回发货车辆行走距离 • ∆l=[2(l1+l2)]-(l1+l2+l3)=l1+l2-l3 • 方案2中的两种算法有什么区别? • 是应该先送A还是先送B呢? • 提示:Q1=2、Q2=1.5
配送线路优化
P2
7
2
P5
3
5
P1
2
P4
1
2
6
P7
P3
4
P6
配送线路优化
3
枚举法 即例举出所有可能的线路和里程,选择 其中最小者。
P2
7
2
路径
里程(km)
15 19 15 13
P5
3
1-2-5-7 1-2-5-6-7
5
P1
2
P4
1
2
6
P7
1-2-4-6-7 1-2-4-6-5-7
1-3-6-7
12
10 20
4
P3
配送线路优化
7
• • • •
我们该用何种方法解决这个问 题呢?
? ?? ??? ---破圈法
配送线路优化
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什么是破圈法呢?
• 破圈法——任取一个圈,从圈中去掉一条 权最大的边(如果有两条或两条以上的边 都是权最大的边,则任意去掉其中一条)。 在余下的图中,重复这个步骤,直到得到 一个不含圈的图为止,这时的图便是最小 树。
6 9 9 2 8 7 3 2 5 4 9 6 11 9 12 2
配送线路优化
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案例4 (破圈法)
• 如图1所示,数码电 子器材配送中心(P1) 需将一批个人电脑 送往某数码城(P7) , 连线上方数字表示 线路长度(km),如 何将货物最快送达?
配送路线安排与车辆调度ppt课件
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表 6-2 节约量表 (单位:公里)
B1
5
B2
2
7
B3
3
8
18
B4
14 8
5
7
B5
9
10
10
13
17
B6
11 10 10 14 22 24
B7
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常见心律失常心电图诊断的误区诺如 病毒感 染的防 控知识 介绍责 任那些 事浅谈 用人单 位承担 的社会 保险法 律责任 和案例 分析现 代农业 示范工 程设施 红地球 葡萄栽 培培训 材料
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常见心律失常心电图诊断的误区诺如 病毒感 染的防 控知识 介绍责 任那些 事浅谈 用人单 位承担 的社会 保险法 律责任 和案例 分析现 代农业 示范工 程设施 红地球 葡萄栽 培培训 材料
二、VRP问题精确求解方法的局限性
1. VRP问题求解思路 VRP问题的求解方法一般相当复杂,通常 的做法是应用相关技术将问题分解或者转化 为一个或多个已经研究过的基本问题(如旅 行商问题、指派问题、运输问题、最短路问 题、最小费用流问题、中国邮递员问题等), 再使用相对比较成熟的基本理论和方法进行 求解。
1
第一节 常见心律失常心电图诊断的误区诺如病毒感染的防控知识介绍责任那些事浅谈用人单位承担的社会保险法律责任和案例分析现代农业示范工程设施红地球葡萄栽培培训材料
配送路线安排与车辆调度问题
及节约法原理
一、配送路线安排与车辆调度问题
配送路线安排与车辆优化调度问题常被分为车
辆路线安排问题(Vehicle Routing Problem,
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常见心律失常心电图诊断的误区诺如 病毒感 染的防 控知识 介绍责 任那些 事浅谈 用人单 位承担 的社会 保险法 律责任 和案例 分析现 代农业 示范工 程设施 红地球 葡萄栽 培培训 材料
车辆路径问题分解课件
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公共交通系统的线路规划
总结词
公共交通系统的线路规划是车辆路径问题在 城市交通管理中的重要应用,旨在优化公交 线路,提高公共交通的便利性和效率。
详细描述
在城市交通管理中,如何合理规划公交线路 、站点和发车时间,以满足市民出行需求和 提高公共交通效率,是车辆路径问题的一个 重要应用。通过对公交线路的优化规划,可 以减少乘客的出行时间和成本,提高公共交 通的便利性和效率,缓解城市交通拥堵问题
特点
VRP具有NP难解特性,随着问题规模的增大,求解变得极为复杂。它涉及到运 筹学、优化算法、计算机科学等多个领域,是物流配送、车辆调度等实际应用领 域的基础问题。
问题的起源和背景
起源
VRP的起源可以追溯到20世纪50年代,当时美国兰德公司(Rand Corporation)的研究人员为了解决美国空军 飞机调度问题而首次提出该问题。
详细描述
蚁群算法通过模拟蚂蚁的信息素传递过程来寻找最优解。在算法中,蚂蚁根据信息素浓度选择移动路 径,同时释放新的信息素,形成正反馈机制。随着迭代次数的增加,最优解逐渐显现。
其他优化算法
总结词
除了上述算法外,还有许多其他用于解决车 辆路径问题的优化算法,如粒子群算法、人 工神经网络等。
详细描述
这些算法在解决车辆路径问题时各有优缺点 ,可以根据问题的具体情况选择合适的算法 。例如,粒子群算法通过模拟鸟群、鱼群等 生物群体的行为来寻找最优解,人工神经网 络则通过模拟人脑神经元之间的连接和信号 传递来寻找最优解。
01
02
03
04
识别问题
明确车辆路径问题的定义 和约束条件,为分解提供 基础。
设计分解结构
根据选择的方法,设计合 适的分解结构,将问题划 分为若干个子问题或功能 模块。
专题2-车辆路径问题ppt课件
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四、VRP问题的分类
按义务特征分类
装货问题(Pure Pick Up )、卸货问题 (Pure Delivery)及装卸混合问题 (Combined Pick Up and Delivery)
按ห้องสมุดไป่ตู้务性质分类
有对弧效力问题(如中国邮递员问题) 和对点效力问题(如游览商问题)
以及混合效力问题(如交通车道路安排问 题)
2006.12.8 张军
主要内容
什么是VRP VRP背景及运用 VRP问题定义 VRP问题的分类 VRP问题数学模型 VRP算法类型及简要引见 近年来关于VRP的研讨
一、什么是VRP
VRP〔Vehicle Routing Problem〕 车辆途径问题
当不思索时间要求,仅根据空间位置安排 线路时,称为车辆途径问题。
) )
六、VRP算法类型及简要引见
VRP算法类型
准确解法
分枝定界法(Branch and Bound Approach) 割平面法(Cutting Planes Approach) 网络流算法(Network Flow Approach) 动态规划算法(Dynamic Programming Approach)
D
20
25
x
各点对之间的间隔,cij=cji
到 从
A
B
C
D
E
F
G
A
0 14.14 24.7 23.71 19.24 17.03 13.00
B
0 13.04 23.71 15.81 13.04 10.44
C
0 20.10 12.65 11.66 13.45
D
0 8.25 10.77 13.60
车辆路径问题介绍课件
![车辆路径问题介绍课件](https://img.taocdn.com/s3/m/4d24811bac02de80d4d8d15abe23482fb4da02e8.png)
VRP是一个NP-hard问题,具有高度的复杂性和挑战性。其主要特点包括多个车 辆、多个客户、多种约束条件和优化目标,如最小化总行驶距离、最小化总配送 时间、最大化客户满意度等。
问题的起源与背景
起源
车辆路径问题最早由Dantzig和Ramser于1959年提出,旨在解决美国空军在 欧洲的补给问题。
详细描述
随着电商行业的迅猛发展,电商物流配送问题越来越受到关注。需要解决的问题包括仓 库选址、库存管理、配送路线优化等,目标是实现快速、准确、低成本的配送服务,提
高客户满意度。
05
车辆路径问题的未来研究方向
算法优化与改进
算法并行化
通过将算法拆分成多个子 任务,利用多核处理器或 分布式计算资源并行执行 ,提高算法的执行效率。
农业物资配送问题主要关注如何有效 地将农资产品从供应商运输到农户手 中,同时满足农时和节约成本的需求 。
详细描述
农业物资配送问题具有时限性强、需 求分散、路况复杂等特点。需要综合 考虑道路状况、运输成本、天气等因 素,制定合理的配送计划,确保农资 及时送达农户手中。
案例三:电商物流配送问题
总结词
电商物流配送问题主要关注如何快速、准确地将商品从仓库运输到消费者手中,提高客 户满意度。
混合智能算法
结合启发式算法和数学规 划方法,利用各自的优点 ,提高算法的求解质量和 效率。
算法优化策略
针对不同的问题特征和约 束条件,研究更加精细和 高效的算法优化策略。
多目标优化问题研究
多目标决策理论
研究多目标决策理论和方法,解 决实际车辆路径问题中存在的多
个相互冲突的目标。
多目标优化算法
研究适用于多目标优化的智能算法 ,如遗传算法、粒子群算法等,以 寻找各目标之间的最优解。
车辆路径问题详解课件
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多目标优化
将多目标优化技术应用于车辆路径问 题,以实现运输成本、碳排放、时间 等多个目标的平衡优化。
车辆路径问题详 解课件
• 车辆路径问题概述 • 车辆路径问题的数学模型 • 车辆路径问题的优化算法 • 车辆路径问题的扩展问题 • 车辆路径问题的实际应用案例 • 总结与展望
01
CATALOGUE
车辆路径问题概述
定义与特点
• 定义:车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是一种组合优化问题,旨在确定一组最优路径,使得一定数量的 车辆能够在给定的时间窗口内从配送中心出发,完成一系列的客户配送任务,最终返回配送中心。
多目标车辆路径问题
总结词
同时优化多个目标函数,如运输成本、运输时间、车辆空驶时间等。
详细描述
多目标车辆路径问题是在车辆路径问题的基础上,考虑了多个目标函数的优化。这些目标函数可能包括运输成本、 运输时间、车辆空驶时间等。通过权衡这些目标函数的取舍,可以找到一个最优解,使得各个目标函数都能得到 一定程度的满足。
03
CATALOGUE
车辆路径问题的优化算法
精确算法
精确算法是一种求解车辆路径问题的 算法,它能够找到最优解,但计算复 杂度较高,需要消耗大量的时间和计 算资源。
常见的精确算法包括分支定界法、回 溯法等。这些算法通过穷举所有可能 的解来找到最优解,因此计算量较大, 只适用于小型问题。
启发式算法
• 多目标性:通常需要考虑最小化总运输成本、最小化车辆行驶总距离、最小化车辆空驶时间等多个目标。 • 约束条件:需满足车辆装载量、时间窗口、车辆数量等约束条件。 • 组合优化:需考虑多个路径和多个车辆之间的组合优化。
问题的起源和背景
车辆路径问题专题—VehicleRoutingProblem[优质ppt]
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• We define the problem as follows:
Objective: The objective is to minimize the vehicle fleet and the sum of travel time needed to suppl每天要给20-30个不同的自动售货机 (AVM:automatic vending machine)补充饮料, 这个时候,巡回路线要访问20台机器的时候, 就有20!=2432902008176640000条巡回路线 可供选择,若是访问30台,就有30!= 265252859812191058636308480000000条巡回 路线可供选择,利用计算机,若是一秒钟可 以计算100亿条路线的距离的话,20台AVM的 计算需要花费7年的时间,30台AVM则需要花 费8411兆年的时间,这种现象称为“组合爆 炸”。
pickup and delivery, accessibility restriction, split demand, priority) • Route Information(maximum route time or distance, cost on the links)
• Objective Functions (also multiple objectives) Minimise the total travel distance Minimise the total travel time Minimise the number of vehicles
车辆路径问题专题—VehicleRoutingProblem[优质ppt]
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Capacitated VRP (CPRV)
• CVRP is a VRP in which a fixed fleet of delivery vehicles of uniform capacity must service known customer demands for a single commodity from a common depot at minimum transit cost. That is, CVRP is like VRP with the additional constraint that every vehicles must have uniform capacity of a single commodity.
Features
• Depots(number, location) • Vehicles(capacity, costs, time to leave, driver rest
period, type and number of vehicles, max time) • Customers(demands, hard or soft time windows,
单目标问题、多目标问题
• Capacitated VRP (CPRV) • Multiple Depot VRP (MDVRP) • Periodic VRP (PVRP) • Split Delivery VRP (SDVRP) • Stochastic VRP (SVRP) • VRP with Backhauls • VRP with Pick-Up and Delivering • VRP with Satellite Facilities • VRP with Time Windows (VRPTW)
《车辆路径问题》课件
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满载率和里程利用率是衡 量运输效率的重要指标。 通过提高满载率和里程利 用率,可以降低单位里程 的成本,实现成本优化。
组合运输是指将多个需求 点或货物组合在一起进行 运输,以提高满载率和里 程利用率。组合运输可以 降低单位里程的成本,实 现成本优化。
不同的运输方式和运输路 线会有不同的成本。在成 本优化中需要考虑选择合 适的运输方式和路线,以 降低总成本。
背景
随着物流配送行业的快速发展,VRP已成为提高物流效率、降低运输成本的关 键问题。
问题的起源和重要性
起源
VRP最早由Dantzig和Ramser于 1959年提出,是运输问题的一个 变种。
重要性
VRP在实际生活中广泛应用于快 递配送、货物运输、公共交通路 线规划等领域,对于提高物流效 率和客户满意度具有重要意义。
05
车辆路径问题的实际应 用案例
物流配送
物流配送是车辆路径问题最常见的应 用场景之一。
例如,在电商物流中,车辆路径的优 化可以减少配送时间,提高客户满意 度。
通过优化车辆路径,降低运输成本, 提高配送效率,满足客户对时效性的 要求。
公共交通规划
公共交通规划中,车辆路径问题 用于优化公交线路、出租,快速找到问题 的近似最优解。
近似算法
设计具有多项式时间复杂度的近 似算法,在可接受的时间内获得
近似最优解。
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《车辆路径问题》ppt 课件
目 录
• 车辆路径问题简介 • 车辆路径问题的基本模型 • 车辆路径问题的求解方法 • 车辆路径问题的优化策略 • 车辆路径问题的实际应用案例 • 未来研究方向和展望
01
车辆路径问题简介
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15
2.2.2 带路程长度的VRP(DistanceConstrained and Capacitated VRP,DCVRP )
• 车辆是自备还是外租,完成任务后是否返回;
• 车辆的装载能力;
• 车辆使用费;
• 可用于进行货物装卸的设备.
5. 驾驶员(driver)
• 给驾驶员安排取送货任务时,必须符合工作时间 方面的有关规定。
Hale Waihona Puke 6. 路径编排中的限制条件
• 车辆的当前负载不能超过车辆的装载量;
• 客户只要求送货、取货、或取送货兼有;
➢在一些测试算例中,顶点与给定坐标的平面上的点 相对应,且弧的费用cij被定义为对应于顶点i和j的两 点间的欧氏距离。
cij xi x j 2 yi y j 2 yj
j (xj, yj)
yi xj
i (xi, yi)
xi
12
➢在配送中心备有相同类型的车辆,每辆的装载 能力为C。每一条线路上的送货任务只由一辆 车承担。
2
车辆路径问题的特点
1. 道路网(road network) • 弧表示路段,点表示道路交叉点、配送中心和
客户。 • 弧的权cij表示其距离或行驶时间。
3
2. 客户(customer)
• 用图上的小圆点表示;
• 需运送或收取的货物量(需求量)di (或di和pi ); • 要求提供服务的时间段,即时间窗(time window
➢总费用一般包括所使用的车辆数(即回路数)和车 辆行驶费用两项。通常都认为,多用一辆车所带来 的固定费用的增加,总是超过其因总行驶距离缩短 所带来的节省,因此,一般把最小化车辆使用数作 为第一优化目标,最小化行驶费用作为第二目标。
14
➢当备有的车辆类型不是同一种时,即有不同的装 载能力Ck,k =1,…,K,则就为经常考虑的另一种 变形。
8
当不要求车辆完成任务后返回原出发点,或 者是若要求返回原出发点,则沿原去程路线 返回时(即车辆的行驶路线是开放式的), 称之为开放式车辆路径问题(Open VRP, OVRP)。
9
根据所包含的约束条件,问题又可进一步分 类。以闭合式VRP为例,可归纳如下:
DCVRP
路程长度
VRPPD
装载能力 取送作业
)
• 在客户点所花费的服务时间si; • 能用于服务该客户的车辆集合。
3. 配送中心(车场)(distribution center,depot)
– 用图上的小方点表示;
– 车辆行驶路线开始并终止于配送中心或某一个客 户点;
– 其特征由所配备的车辆种类和数量、以及所能处
理的货物总量来描述。
4
4. 车辆(vehicle)
特点
既有车辆装载能力限制,又有最大路程长度限 制。
描述
➢每矩条 阵弧 与对 长应 度着 矩一阵个相非一负致的,长即度cij =tij,tij。一般地,费用 ➢每条线路上各弧的总长度不能超过线路的最大长
CVRP
时间窗
VRPTW
回程运输
VRPBTW
VRPB
VRPPDTW
10
2.2.1 带装载能力的VRP( Capacitated VRP,CVRP)
问题的特点
是VRP中的最基本型式。 所有客户都属于要送货的或要取货的,其需求量
预先知道,且不能被分割。 车辆类型相同且都停放在一个配送中心。 对车辆只有装载能力限制。 问题的目标是最小化服务所有客户的总费用(即
所需要的车辆数及其车辆行驶距离或行驶时间) 。
问题的描述(可描述为如下的图论问题) 11
➢设G = (V, A)为一个完备图,其中V = {0,…,n}为顶点 集,A是弧集。顶点i = 1,…,n表示客户,而顶点0表 示配送中心。有时配送中心用顶点n +1来表示。
➢每条弧对应着一个非负的费用cij,表示从点i到点j的 行驶费用。
• 在客户所要求的时间窗和驾驶员的工作时间内提 供服务;
• 访问客户的顺序要求。
5
7. 行驶距离和行驶时间 • 必须知道客户点与客户点之间,配送中心与客户
点之间的行驶距离和行驶时间。 8. 目标(objectives) • 最小化总运输成本,其大小取决于所需要的车辆
数(或线路数)、总行驶距离(时间); • 最小化与客户的不完全服务等有关的惩罚值; • 均衡各线路上的行驶时间和车辆载重量。
➢一般描述是:对一系列给定的客户点,确定配送 车辆行驶路线,使其从配送中心出发,有序地对 它们进行服务,并在满足一定的约束条件下(如 车辆载重量、客户需求量、服务时间限制等), 使总运输成本达到最小(如使用车辆数最少、车 辆行驶总距离最短等)。
➢一般把最小化车辆使用数作为第一优化目标,而 最小化车辆行驶距离作为第二优化目标。
第二章 物流配送车辆路径问题
2.1 问题的描述及各组成部分特点 2.2 车辆路径问题的分类 2.3 车辆路径问题的研究现状和发展趋势
1
2.1 问题的描述及各组成部分特点
➢配送活动中的配送车辆行驶线路优化确定问题, 是近二十多年来国际运筹学界的研究热点之一。
➢运筹学界将此类问题统称之为车辆路径问题( Vehicle Routing Problem, VRP),或车辆调度问 题(Vehicle Scheduling Problem, VSP)。
➢每个客户 i 有一个已知的需要送往交付的非负 需求量di,假设di < C。服务所有客户至少所需 要的车辆数
K min
di
C
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➢CVRP是求一个具有最小总费用的由K条简单回路组 成的集合(每个回路对应于一条配送车辆行驶线路 ),并满足 (1) 每个回路从配送中心出发并返回配送中心; (2) 每个客户点只在一条回路上; (3) 一条回路上各客户点的需求量之和不超过车 辆装载能力C。
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2.2 车辆路径问题的分类
根据配送车辆完成配送任务后是否必须返回 原出发点以及返回的形式,可将问题分为闭 合式和开放式两大类。
在不需严格区分的场合,统称VRP。
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当车辆完成运输任务后必须返回原出发点时 (即车辆的行驶路线是闭合式的),称之为 闭合式车辆路径问题(Closed VRP),通常 简称为车辆路径问题(VRP)。