基于多目标规划的X公司多仓订单优化

杜志平 常路红 温卫娟

摘 要：文章基于多目标规划理论研究X公司多仓仓储订单优化方案，考虑干线运输和仓储物流配送，构建了多仓仓储下的订单分配两阶段模型。第一阶段订单分仓问题，利用缩小问题解空间的思想，构建转运问题的数学模型，得出符合实际的订单分配方案;第二阶段物流车辆配送问题，运用K-means算法对大规模VRP的客户点聚类分析，再用粒子群算法运算求解，得出优化的配送路线方案。最后，参考X公司的仓租和配送成本验证方案的可行性。

关 键 词：订单分配;VRP问题;K-means聚类分析;粒子群算法

中图分类号：F252.24 文献标识码：A 文章编号：2096-7934（2020）07-0119-10

一、 引言

多仓仓储运营的订单处理，需要根据市场需求选择不同地点的仓库进行分配，保证快速响应时间。在整个仓储配送作业流程中，如何挑选合适的仓库发货、安排多少物流车、走哪条路线、配送哪些门店，是影响仓库总成本的关键工序。在随机性仓储订单环境下，订单通常是按照就近距离原则分配给各地仓库[1]，仓库管理者根据历史订单数量预测仓库容量和物流车数量。实际调研中发现，公司往往会将物流配送作业外包给第三方，订单分配和物流车辆配送两个决策相互独立，会出现订单需求、物流到货的信息延迟等问题。例如，当地物流车数量较少时，虽然仓库容量满足订单需求，但是配送无法在规定时间内完成，从而产生大量拒单，降低物流服务水平;反之，物流车过多，在配送路线规划方面会出现较多重叠，浪费物流基础设施，增加仓储配送成本。……