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基于大數(shù)據(jù)分析的多車場動態(tài)車輛路徑問題研究

2020-03-10 02:27:00鄧波
科學(xué)與財富 2020年31期
關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)

摘 要:隨著現(xiàn)代物流與大數(shù)據(jù)技術(shù)的快發(fā)展,大數(shù)據(jù)分析在物流領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。為了快速適應(yīng)現(xiàn)代物流發(fā)展趨勢,在多車場狀態(tài)下有效降低成本,提高作業(yè)效率,探究大數(shù)據(jù)技術(shù)在多車場動態(tài)車輛路徑問題中的應(yīng)用成為研究的熱點。本文結(jié)合工作實踐,以大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為研究視角,基于交通流的多車場動態(tài)車輛路徑規(guī)劃問題進行研究,并提出針對性的建議。

關(guān)鍵詞:現(xiàn)代物流;大數(shù)據(jù);車輛路徑;交通流

隨著現(xiàn)代經(jīng)濟的快速發(fā)展,社會對物流行業(yè)發(fā)展的要求越來越高,而且物流行業(yè)在國民經(jīng)濟中的地位越來越高。相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,不同國家物流成本在GDP中的占比存在較大差異,在歐美發(fā)達國家,物流成本約占GDP的10%,在中等發(fā)達國家,物流成本約占GDP的16%,而我國目前物流成本約占GDP的18%。由此可見,積極探索現(xiàn)代技術(shù)融入物流行業(yè)發(fā)展,充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)提升物流效率、降低物流成本,對國民經(jīng)濟發(fā)展具有積極的意義。

1.多車場車輛路徑問題

(1)多車場車輛路徑問題描述

在傳統(tǒng)單車場模式下,車輛在單一車場規(guī)劃下完成客戶任務(wù)。但隨著物流業(yè)的高速發(fā)展,以及物流配送任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)化、專業(yè)化和復(fù)雜化,單一車場模式很難滿足多客戶需求,且容易造成成本過高、效率下降等問題。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下,企業(yè)開始建立多個配送中心,面對多客戶個性需求,實現(xiàn)小批量、小范圍、近距離、多批次的配送活動。在這種情況下,需要對車輛路徑進行重新規(guī)劃、設(shè)計與優(yōu)化,涉及要素包括車場、配送車輛、運輸網(wǎng)絡(luò)、配送貨物、客戶、模型的目標(biāo)函數(shù)與約束條件等。

多車場車輛路徑問題是在單車場車輛路徑問題上發(fā)展而來的,對于多車場車輛路徑問題的解決,涉及到更多的因素,而且也更加貼近生產(chǎn)實際。在多車場下,為滿足不同客戶的不同需求,所有車場均可同時為這些客戶服務(wù),并在各種約束條件下,通過科學(xué)的車輛路徑安排,完成配送活動。為客戶服務(wù)完成配送是最基本的目標(biāo),而從降低成本、提高效率的目標(biāo)來看,如何高效規(guī)劃車輛路徑,使動態(tài)車輛路徑最優(yōu)化是目前需要解決的多車場動態(tài)車輛路徑問題。

(2)問題處理方法

從目前學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域關(guān)于多車場車輛路徑問題的研究成果來看,車輛路徑問題處理的方法主要有兩種,一種是整體法,另一種是分解法。

相對于單一車場車輛路徑問題的解決而言,多車場的問題則要復(fù)雜的多,在求解中需要涉及到海量數(shù)據(jù),而且求解的算法也相對復(fù)雜,這就需要引入大數(shù)據(jù)技術(shù),借助大數(shù)據(jù)分析能力,尋找最優(yōu)化答案。在分解法方案下,參考單一車場車輛路徑問題的解決方法,將多車場車輛路徑問題轉(zhuǎn)化為幾個單車場車輛路徑問題進行逐一求解,運用模型公式獨立求解最優(yōu)化方案,然后再將這些獨立的最優(yōu)方案組合起來,最終得到多車場車輛路徑問題最優(yōu)化解決方案。在這個過程中,轉(zhuǎn)換方法是最終獲得最優(yōu)化解決方案的關(guān)鍵,也就是說尋求一種轉(zhuǎn)換策略,使不同客戶按照要求分配到不同車場,已獲得最優(yōu)答案。但實踐中,分解法一定程度上破壞了整體最優(yōu)化求解的思路,影響了全局尋優(yōu)能力。

整體法求解時,將多車場視作一個整體,以單一車場的思路不分配具體客戶,而是每個車場都能服務(wù)各客戶。這種方法下,計算變得更加復(fù)雜,對大數(shù)據(jù)分析的要求更高,求解最優(yōu)化方案的步驟變得更多,因此如何有效簡化步驟是該方法的關(guān)鍵。整體法能夠很好的體現(xiàn)整體最優(yōu)化的思路,并且真正達到整體最優(yōu)化,使其能夠獲得比分解法更好的效果。

從目前越來越發(fā)達的物流業(yè)發(fā)展情況來看,客戶對物流的要求越來越高,而且呈現(xiàn)多元化,在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐下,可以嘗試將整體法與分解法融合,集二者優(yōu)點,在降低計算量的同時,還避免陷入局部最優(yōu),從而獲得整體最優(yōu)化方案。

2.交通流與車輛路徑問題關(guān)系

(1)交通流對車輛路徑影響

交通流是指車輛在道路上連續(xù)行駛形成的車流,其基本要素是人、車輛、道路,從交通流可衡量道路交通的實時情況,一般用交通流量(Q)、車輛密度(K)和行車速度(V)三個參數(shù)進行定量描述,三者關(guān)系為:

交通流量=車輛密度×行車速度(Q=KV)

實踐表明,交通流要素對多車場動態(tài)車輛路徑問題具有最直接、最明顯的影響,這是顯而易見的。通常當(dāng)交通流量較大時,說明道路上車輛密度較大,行車速度相對較小,這會影響車輛配送時效,造成配送時間大幅增加,進而影響貨物到達客戶的時間。在這種情況下,運用大數(shù)據(jù)技術(shù),充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)分析的作用,計算歸納出每日道路上交通流量的時段特征,并劃分為自由流、過渡、排隊擁擠三個階段,并根據(jù)三個階段的交流通特征與具體交通流量數(shù)據(jù)分布情況,以及配送任務(wù)的情況,合理設(shè)置車輛路徑,以尋求多車場動態(tài)車輛路徑最優(yōu)化解決方案。

(2)不同交流通下速度分布

交通流最多車場車輛路徑問題的影響主要表現(xiàn)在對車輛行駛速度的影響,一般是交流通量越大,車輛行駛速度越小,反之則越快。如果僅以簡單的確定性函數(shù)進行定量計算,顯然不能有效避免交通流變化的波動性和隨機性,因此需要更細致、準確的分析模型,在大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上真實反映速度與車輛路徑間的關(guān)系。結(jié)合學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域的相關(guān)研究成果,在不同交通流狀態(tài)下,速度分布呈現(xiàn)不同的特征,通常在自由狀態(tài)下,速度分布符合對數(shù)正態(tài)分布,而隨著交通流量的增大,速度分布接近正態(tài)分布,這時可接速度分布構(gòu)建多車場車輛路徑問題分析模型如下:

3.大數(shù)據(jù)分析下車輛路徑問題最優(yōu)解分析

結(jié)合構(gòu)建的分析模型,在多車場狀態(tài)下,車輛路徑問題解決需要建立在大數(shù)據(jù)分析的基層上,選擇遺傳算法進行計算。遺傳算法是一種隨機搜索法,其基本步驟為:產(chǎn)生初始解→評估適應(yīng)度→形成匹配集→繁殖→最優(yōu)解判斷。在多車場車輛配送問題的解決上,先明確車場數(shù)量,并進行標(biāo)號,然后明確每個車場的車輛及編號,以及客戶數(shù)量和要求。之后計算出每輛車的固定成本與單位時間運輸成本,然后進行速度分布參數(shù)設(shè)置,根據(jù)車場信息表、客戶坐標(biāo)位置及需求量表等信息,運用分解法和整體法對模型進行求解,最終數(shù)據(jù)最優(yōu)化解決方案。

參考文獻:

[1]李波,邱紅艷.基于雙層模糊聚類的多車場車輛路徑遺傳算法[J].計算機工程與應(yīng)用.2014.5

[2]閆凱,李愛光,郭健,陳冰.基于時間窗的多車場車輛路徑問題研究[J].地理空間信息.2017.5

[3]徐君翔,郭靜妮.基于大數(shù)據(jù)平臺下的物流配送車輛路徑問題研究[J].交通運輸系統(tǒng)工程與信息.2018.S1

[4]浦攀.基于實時信息的動態(tài)車輛路徑問題模型與算法研究[D].杭州電子科技大學(xué).2019

基金項目 :邵陽市科技局科研項目(2018GX23,2019ZD23)

作者簡介:

鄧波,男,碩士,講師。研究方向:計算機網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)。

(邵陽學(xué)院信息工程學(xué)院 ? 湖南 邵陽 ?422004)

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