物流中心车辆调度问题的算法研究

陈向阳

（安庆医药高等专科学校，安徽 安庆 246003）

物流中心车辆调度问题的算法研究

陈向阳

（安庆医药高等专科学校，安徽 安庆 246003）

对物流中心的货物进行合理的规划和调度，对于物流成本的降低、物流业的持续发展起到了重要的作用。文章分析和比较各种货物调度算法，重点是对遗传算法和退火算法这两种生物仿真算法进行分析和研究，并比较两种算法的性能。

物流；货物规划；遗传算法；退火算法

1 问题描述

物流产业的发展对于促进经济的发展起到了一个良好的润滑作用，信息化物流早就逐渐流行，客户点的增加，使得许多依旧依赖人工经验管理物流的配送中心“力不从心”。如何更好的解决车辆调度及路线安排，成为管理者的一个重要研究课题，但这一问题又不是一个单一的问题，它是一个VRP问题[3]，这一问题中总是以成本最低为目的。图1所示是一个简单的VRP问题。

图1 简单的VRP图

2 建立模型

结合上面对问题的描述，设计了一个以n辆车和m个客户为例的最小成本函数fun：

其中aij表示车辆k从客户i到客户j的所有运输成本，cijk等于1或0，如果从客户i到客户j运输车辆是车辆k时，其值为1，否则为0。piti为惩罚函数，车辆在时间ti到达客户i时所对应的惩罚成本。若设A={1,2,…,m},A0=A∪{0},其中1,2,…,m表示m个客户的编号依为客户1到客户m，0表示配货中心。 B={1,2,…,n},那么（*）中的 i和 j属于 A0,k属于B，而且（*）要满足以下的约束条件。

其中，aik的值等于0或1，当车辆k为客户i服务时，aik=1，否则 aik=0，其中 i∈A0,k∈B

其中，ei表示客户i所需货物量，aik意义同上，Ek表示车辆k的最大装载量。……