考慮運輸貨損的鮮花配送車輛路徑規劃研究

摘要：隨著全球經濟一體化的發展不斷深入以及現代科學技術迅速發展，物流將多種有效的新技術串連在一起，為實現經濟高速增長提供支撐，因而受到社會各界的廣泛關注。車輛路徑規劃是物流配送過程中的關鍵步驟，探索車輛路徑規劃問題以及不同約束條件下的運輸子問題，提出和改進相關運輸路徑規劃算法，優化、解決物流配送中存在的實際問題，提高整體管理水平與效率，降低運營成本。本文將構建一個由復雜多目標轉換為單目標的車輛路徑優化問題，對考慮運輸貨損的鮮花配送車輛路徑規劃展開研究，具有一定現實意義。

關鍵詞：運輸貨損；車輛路徑；規劃

本文首先對車輛路徑規劃問題和算法應用，以及運輸貨損理論的研究現狀進行充分調研。在此基礎上，對鮮花配送車輛路徑規劃問題所關注的目標進行分析，除常規的車輛使用數量和車輛行駛里程外，加入了鮮花行業特有的運輸貨損目標，應用遺傳算法與節約算法相結合的兩階段啟發式算法，結合企業物流配送現狀及遠期發展規劃，得出一種鮮花配送車輛路徑規劃的可行方法。

1.車輛路徑規劃理論與研究現狀

作為物流配送中的一個熱門問題，車輛路徑規劃問題最早由Ramser和Dantzing提出，其可以描述為：在一定數量的配送中心和客戶構成的節點網絡中，通過安排合適的行車路線，使配送車輛從配送中心取貨并根據預先設定的路線至每個客戶點卸貨，完成各客戶點所需求的貨物配送量。

1.1車輛路徑規劃理論

1901年，美國的John F.Crowell在政府報告中最早提及物流的概念，用于分析影響農產品流通的不同因素和相關費用。隨著理論研究和實踐應用的不斷深入，為統一對物流的認識，需要對其進行準確的規范化定義。中國的物流術語標準將物流定義為：物流是物品從供應地向接收地的實體流動過程中，根據實際需要，將運輸、儲存、流通加工、包裝、裝卸搬運、配送、信息處理等功能有機結合起來實現用戶要求的過程。

1.2車輛路徑規劃問題研究現狀

VRP是一類具有極強應用性的優化調度問題，它在物流配送、交通運輸等領域獲得了廣泛的應用，其范例大量存在于日常生活之中。由于VRP在應用上的廣泛性和經濟上的重要價值，自1959年由Danzig和Ramser提出以來，一直是學界研究的重點和熱點問題，50多年來已經取得了大量的研究成果。從解法上來看，對VRP的求解算法主要可分為精確算法和啟發式算法，而最近10年來，對于VRP的求解算法研究，主要集中在現代啟發式算法。

2.車輛路徑規劃問題算法分類與概述

自從VRP問題被提出以后，由于其同時具有理論價值和現實意義，VRP問題迅速受到越來越多研究人員的重視，力求能夠發現求解各類VRP問題的高效算法。按照VRP問題發展與研究過程來看，算法大致可分為三類，即精確算法、經典啟發式算法和現代啟發式算法。

通過對大量文獻的分析研究，歸納得出三類算法的優勢與劣勢對比如下：

精確算法，能夠求出問題的精確解，當問題規模較大時，往往會導致計算量過大、存儲信息太多等問題，降低了計算效率，主要適用于較小規模的簡單路徑規劃問題求解。

經典啟發式算法，不斷對解的結果進行優化，能夠保證每次迭代后求得的解都是當前最優解；計算速度快、復雜度低，容易陷入局部搜索，可能無法跳出局部范圍找到全局最優解，與其他算法結合，廣泛應用于復雜大規模路徑規劃問題。

現代啟發式算法，具有能夠跳出當前搜索領域而進行全局搜索的能力；結構開放性，與問題無關性，應用理論要求較高，針對不同問題的研究還不完善，廣泛應用于復雜大規模路徑規劃問題。

3.考慮運輸貨損的鮮花配送車輛路徑規劃問題概述

中國鮮花行業伴隨供給側結構性改革與消費升級的浪潮，近幾年也在發生翻天覆地的變化。

隨著線下連鎖店數量逐漸增加，物流配送壓力與成本也不斷上升，配送車輛路徑規劃便成為亟待考慮并解決的問題。對于中心倉庫-連鎖店運營模式，采用巡回配送方式更優于點對點的直送方式。通過對運輸貨損研究的分析，一般整個配送過程中的貨損可分為兩部分：一是在配送運輸過程當中的損耗，由生鮮品時間累積產生損耗和路況引起的顛簸、碰撞損耗組成；二是在客戶點裝卸貨物時，由溫度變化與時間累積產生的損耗和裝卸操作（例如野蠻操作）引起的貨損損耗組成。

3.1參數定義及約束條件

設有n個客戶節點，每個客戶節點的需求量為（i=1，2，…，n）；有m輛配送車輛（型號種類完全一致），每輛車的最大載重量為Q。客戶i到客戶j的距離為， 0表示配送中心，則配送中心到客戶點的距離為 （i=1，2，…，n）。由于一條線路上所有客戶點由一輛車進行配送，所以要求考慮貨損量的前提下，每條線路客戶點需求量之和不超過每輛車的最大載重量。

4.小結

通過對考慮運輸貨損的鮮花配送車輛路徑規劃問題進行概述，介紹了中心倉庫-連鎖店運營模式下，車輛路徑規劃問題的多目標函數。本文求解的VRP問題屬于大規模VRP問題，參數定義和約束條件與一般VRP問題類似，同時根據問題實際情況增加了貨損相關的各類參數、例如多種貨物損耗比例等。具體建模階段，遵循“化繁為簡”思想以及多目標函數求解思路，將目標函數通過各自獨立的成本轉換因子轉化為成本相關的目標函數，最終通過疊加得到了以總成本為目標的車輛路徑規劃單目標函數，從而確定最經濟鮮花配送路徑。

參考文獻：

[1]丁秋雷，胡祥培，李永先.求解有時間窗的車輛路徑問題的混合蟻群算法[J].系統工程理論與實踐，2007，10：98.104.

[2]劉勇，崔炳謀，王小東.物流配送路徑優化問題的模型及改進混合算法[J].物流科技.2008（4）：88-90.

[3]李大衛，王莉，王夢光.遺傳算法在有時間窗車輛路徑問題上的應用[J].系統工程理論與實踐，1999，8：65.69.

[4]張麗萍，柴躍廷，曹瑞.有時間窗車輛路徑問題的改進遺傳算法[J].計算機集成制造系統-CIMS，2002，8（6）：451-454.

[5]甘天圣，劉瓊，邱浩波.面向ASP應用的多目標物流配送路徑算法研究[J].企業管理與信息化.26-30.

作者簡介：袁翁俊（1986.10.31）男，單位：上海家家園藝有限公司，職位：供應鏈總監，學歷：本科。endprint