基于多式联运的物流配送系统研究与实现

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基于多式联运的物流配送系统研究与实现

Dissertation for the Master Degree in Engineering

(菏泽学院)

时岩

SHI Yan

摘要:本论文把路径选择问题和运输方式组合优化结合起来进行研究,提出了多式联运运输方式组合优化模型,利用遗传算法对其求解,给出了实际算例。

关键词:物流配送;多式联运;运输方式组合优化

中图分类号:TP391

文献标识码:A Abstract:How arrange multi-model transportations distribution is precisely the core question in this article must solve.The present

paper unifies the way optimization question and the transport mode combination and optimization to research,proposed multi -model transportations transport mode combination &optimization model,and using genetic algorithm to solute it.

Key words:logistics distribution;multi-model transportation;transport mode combination and optimization

文章编号:1008-0570(2010)08-3-0215-02

前言

今天,要求在选取运输方式时扬长避短,要做到这一点只有通过多种运输方式的组合优化。如何充分利用自身的优势,选择较好的运输路径和较好的运输方式组合,实行多式联运,以最低的成本,安全、如期地完成运输任务,就是本文所要研究的问题。

本论文主要是把路径选择和运输方式选择结合起来研究,对多式联运配送系统的信息化提供支持。

1运输路径不确定的运输方式组合优化

1.1问题描述

本节提出一个适用于多城市之间,路径选择和运输方式组合相结合的一种组合优化模型。以配送中心D0要配送货物到

D6去为例,途中可经过的城市节点分别为D1、D2、D3、D4、D5。

每个相邻的城市间可由公路、铁路、水路三种运输方式可供选择,在每个城市可以进行换装。如何按照客户的要求和各个运输方式的运输能力安排运输路径和选择运输方式就是要解决的问题。

图1多式联运虚拟网络图

为了方便建立模型,我们把可经过的城市划分成网络,D0为第一网络,D1、D2为第二网络,D3为第三网络,D4、D5为第四网络,D6为第五网络。且把不相邻的网络阶段之间存在城市节点间有路径可走的,在中间网络阶段构造虚拟城市节点。如图4所示,第二个阶段的城市D1与第四个阶段的城市D4有路径可走,第二个阶段的城市D2与第四个阶段的城市D5之间有路径可走,则可以在第三个阶段内虚拟两个城市节点D31和D32,其示意图如图1所示。

1.2模型的求解

1.2.1扩展虚拟运输网络

为了方便求解以上模型,对虚拟运输网络进行,方法如下:(1)除始发点D0外,将其它的每个城市分别扩展成g 个城市(每个城市代表一种运输方式),且这g 个城市还处于原来的网

络阶段,然后虚拟一个最终的目的地D;

(2)假设城市A 与城市B 有弧连接,则由A 扩展的g 个城市与由B 扩展的g 个城市两两有弧连接,假设A 与B 没有弧连接,则由A 扩展的任意个城市与B 扩展的任意个城市都没有弧

连接,同一个城市扩展而来的点与点之间不存在连接弧;

(3)各条弧上的权重分为三类:费用权重、时间权重、能力权

重。费用权重=两城市间的运费+中转费用;时间权重=两城市的运输时间+中转时间;能力权重=两城市间的某种运输工具的运输能力。

(4)对于两个城市网络之间建立的虚拟城市,例如在第m 阶段和第n 阶段之间的各阶段内都有一个虚拟城市,并且设第m 阶段的第i 个城市到第m+1阶段的虚拟城市之间的任意交通工具的运输费用、运输时间都为零,运输能力设为一个充分大的数,依次类推,相邻阶段的虚拟城市也有路径可走,且运输费用、运输时间都为零,运输能力设为一个充分大的数,第n-1阶段的

虚拟城市到第n 阶段的第j 个城市之间的运输费用、运输时间、

运输能力都为m 阶段的第i 个城市和第n 阶段的第j 个城市的运输费用、运输时间和运输能力等。

为计算方便,将没有弧连接的城市之间的运输费用、运输时间设为一个充分大的整数,运输能力设为零,由目的点D0到虚拟的城市D 之间的运输时间和运输费用均设为零,运输能力设为一个充分大的整数,则原问题的求解可以转化为在不超过运输期限和能力的约束的前提下,求从(D0→D)的最短路径。此问

时岩:硕士

技术创新题是一个NP难题,很难得到全局最优解或满意解,而本文用遗

传算法对其进行求解,取得了较好的效果。

1.3应用案例

从配送中心D0将货物运送至城市D8,中间经过若干城市,

其示意图为图2所示。在有路径相连的城市之间有3种运输方

式可供选择:公路、铁路、水路。假设运量为25个单位,运到期限

为30。

图2配送路经示意图

各城市之间的运输方式、运输时间,运输能力如表2所示;

各种运输方式之间换装的费用和换装时间如表3所示。

表2各城市节点之间运输费用、运输时间表

注:运输费用的单位是1000元,运输时间的单位为小时,运

输能力的单位为吨;

表3各运输方式的换装费用、时间表

注:换装费用单位为千元;换装时间单位为小时;

第一步:划分网络段。

第二步:对于非相邻的阶段之间存在的运输路径建立两个

虚拟运输节点,分别是D41,D51,如图3所示。

第三步:构造虚拟运输网络图。

图3多式联运虚拟运输网络图

图4扩展后的运输网络图

第四步:根据遗传算法求解。

在本例中,算法参数设计和得到程序执行结果如下表4

所示:

表4算法参数设计和程序执行结果

图5运输组合方案示意图

经过500代后,输出结果为984,且最后生成的染色体为V=

(4,13,23,29),即运输路径为0→4→13→23→29→31。

从实验结果来看,测试数据通过遗传算法得出的结果与非

线性规划软件Lingo9.0得出的结果一致,遗传算法的时间开销

为1’08’’,而Lingo9.0测试得出的时间开销为1’38’’,时间优

化比达到31%。

其求出运输组合方案如图5所示。

表示运输路径为D0—D2—D4—D6—D8,D0—D2的运输方

式为铁路运输,D2—D4的运输方式为铁路运输,D4—D6的运

输方式为公路运输,D6—D8的运输方式为公路运输。

2系统实现技术和开发环境

本系统是在企业现有的平台基础之上实现多式联运配送

系统业务。系统的软件架构是J2EE的框架之下并采用MVC设

计模式。

系统开发客户端是IE6.0服务器,应用服务器采用的是

BEA的weblogic8.0,数据库服务器是SQL Server2000,操作系统

是Windows XP。

3结论

本文设计并实现了多式联运配送系统,利用软件工程的思

想和方法设计了此系统,并在CERP框架下完成了系统的开发

并给出了测试。

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