物流貨品轉運設備集成單元控制技術與應用研究

文/王珂

1.引言

在傳統的研究中，很少有人關注物流貨品的轉運情況，大部分貨品是直接從起點到終點，這樣，有可能因為沒有選擇合理的控制方案導致運輸距離和成本增加。所以研究全新的控制方法對物流貨品轉運是十分重要的。

2.方法

2.1 建立物流貨品轉運設備集成單元控制模型

物流貨品轉運的方式有很多種，但是實現物流貨品轉運設備集成單元控制的基本目標為：將貨品從物流配送中心根據客戶的需求定時定量送到客戶的卸貨點處。根據以上問題，可以組建以下形式的數學問題：

設定dij代表點i和點j兩者之間的最小代價，通過采用兩點之間的最小距離表示。為了有效防止轉運設備從一個配送中心開往另外一個配送中心，規定隨機兩個配送中心的最短距離為dij=L，則可以定義以下變量：

上式中，xijmk和yijmk代表不同路徑對應的物品貨品運輸距離。

為了滿足客戶的實時性需求，貨品必須在規定的時間內傳輸到客戶手中。通過實際情況，可以將問題描述為以下形式：客戶要求轉運設備在時間范圍[ti，tj]內送達，即貨品送達時間不能夠晚于tj，而ti則為最早送達時間。每項任務必須在規定的時間內完成，這是對時間窗的基本需求，同時需要滿足設定的約束條件。假設轉運設備沒有在設定的時間內將貨品送達，則通過雙方的協調，可以給與配送中心一定的懲罰，即軟時間窗對物流貨品轉運設備集成單元控制的要求。在構建模型的過程中，可以通過懲罰成本函數處理軟時間窗集成單元控制問題。在物流貨品轉運設備集成單元控制中，假設配送中心有項任務需要運輸，每項任務必須在客戶規定的時間內送達，則車輛的平均時間寬度以及平均行駛時間兩者之間的比值T（w）可以表示為以下形式：

上式中，wij代表時間窗系數；l代表時間窗寬度。

配送中心和客戶點分布在各個交通連接的網絡中，則配送點和客戶點網絡結構圖如圖1所示：

圖1配送點和客戶點網絡結構圖

通過上述分析，構建物流貨品轉運設備集成單元控制模型，以最小行駛距離和運行成本為目標，對應的表達為：

lm，n上式中，代表轉運設備行駛距離；rm，n代表轉運設備運行成本。

2.2 模型求解

遺傳算法的求解問題主要是從一個包含一定個體數量的種群開始的，每一個個體都是由符合要求的基因編碼組成。在形成初始種群之后，主要通過不同個體的適應度判斷個體的優劣，同時根據計算概率選擇較優的個體，然后對其展開組合交叉操作，這樣既可以將好的個體基因遺傳給子代個體，還能以較小的概率完成變異。（1）編碼：編碼主要是將優化問題的解轉換為基因串的形式描述，使其可以滿足遺傳算法的基本需求。（2）群體設定：由于遺傳算法是一種基于群體型尋優的的搜索方法，所以初始階段需要為算法事先準備一個由多個個體構建的初始群體。（3）適應度函數以及尺度變換：通過適應度函數作為主要參考依據，使用群體中不同個體的適應度取值評價個體的優劣。所以，適應度的選擇在算法中占據十分重要的地位，不僅會對算法的收斂速度產生影響，同時還關系到后續是否可以獲取最優解。通常情況，適應度函數是由目標函數轉換而來的，所以可以將適應度函數的隨機一種映射關系稱為適應度的尺度轉換。另外，在遺傳算法中[5-6]，需要對比不同個體的適應度取值，同時將其排序，并在此基礎上計算不同個體對應的選擇概率，所以全部適應度函數的取值全部為正值。（4）遺傳操作：遺傳操作是通過模擬生物的遺傳以及進化過程得到的。通過上述分析，將遺傳算法和蟻群算法兩者有效結合，對2.1小節構建的物流貨品轉運設備集成單元控制模型求解，詳細的操作步驟如圖2所示：（1）分別對遺傳算法以及蟻群算法的相關參數初始化處理，確定全部物流貨品的起點以及終點，同時設定每組獲取貨品轉運設備的隨機值。（2）通過染色體獲取起點以及物流貨品轉運設備數量，同時通過蟻群算法完成路徑優化。（3）通過目標函數完成全部染色體評價，假設隨機一個染色體的評價值優于歷史最優值，則將當前的評價值設定為歷史最優值，重復步驟（3），即可獲取群體最優值。（4）是否滿足終止條件，假設值，則停止計算；反之，則返回步驟（2）。

圖2物流貨品轉運設備集成單元控制模型求解流程圖

3.仿真實驗

為了驗證所提物流貨品轉運設備集成單元控制方法的有效性，需要展開相關的實驗測試。將機械配件配送中心作為研究的主要對象，設定共有5個配件中心，每個配送中心有專門的轉運設備負責配送，其中需要送貨的客戶點以及途徑地點如表1所示：

表1不同地點位置坐標

通過控制需求確定各個方法的轉運設備數量和總行駛路程，具體實驗結果如圖3和圖4所示：

圖3不同方法的轉運設備數量對比結果分析

圖4不同方法的總行駛路程對比結果分析

分析圖3和圖4中的實驗數據可知，相比另外兩種方法，經過所提方法對物流貨品轉運設備集成單元控制管理之后，轉運設備數量以及總行駛路程得到明顯降低，有效證明了所提方法的優越性。

進一步分析三種不同方法的空載路程以及空駛率變化情況，詳細的實驗測試結果如表2～表3所示：

表2不同方法的空載路程測試結果對比分析

表3不同方法的平均空駛率測試結果對比分析

分析表2和表3中的實驗數據可知，所提方法的空載路程以及平均空駛率在三種方法中為最低，說明所提方法獲取的控制方案是比較理想的，可以將整個貨品轉運過程中產生的損失降至最低。

4.結束語

針對傳統方法存在的一系列問題，設計并提出一種物流貨品轉運設備集成單元控制方法。經過大量測試證明，所提方法可以獲取滿意的集成單元控制方案，為物流企業信息化和智能化奠定堅實的基礎，同時也可以有效提升物流企業的管理水平。