【技术实现步骤摘要】
基于变邻域搜索算法的油品二次物流配送优化方法及系统
[0001]本专利技术属于成品油配送
,具体涉及基于变邻域搜索算法的油品二次物流配送优化方法及系统。
技术介绍
[0002]成品油二次物流配送是一个综合性与复杂性比较强的过程,受到多方面条件的束缚与外界因素的影响。通常具有运输任务多、单车配送数量少、运输设备少、配送频次高、配送计划变化快、运输要求严格、运输成本高等特点。如何在当前资源条件下提升企业的二次物流调度能力、提高效率、降低成本、增加利润,是企业急需解决的问题。
[0003]成品油配送相关研究主要集中在多舱配送、多行程配送和需求可拆分配送等几个方面。在成品油多舱配送研究方面,Cornillier等考虑带时间窗的多油库补货问题,设计了启发式算法进行求解。Alinaghian等设计了大规模邻域搜索和变邻域搜索混合算法求解多油库多车舱成品油配送问题。以上研究均未考虑客户需求可拆分的情况。在多行程成品油配送研究方面,Cornillier等研究了在单一油库和多油库情况下的加油站补货问题,未考虑订单的补货时间窗。王旭坪等考虑了订单的补货时间窗,采用先行程后分组的策略求解该问题,但并未考虑配送车运输时间窗。在需求可拆分的成品油配送研究方面,张源凯等提出了基于C
‑
W节约算法的“需求拆分
‑
合并装载”策略。Wang等设计了自适应大规模邻域搜索算法求解该问题。上述研究均未综合考虑运输时间窗和订单交货期约束,无法很好地满足客户需求。
[0004]例如公开号为CN11176 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于变邻域搜索算法的油品二次物流配送优化方法,其特征在于,包括步骤:S1、获取距离信息、时间信息,距离信息包括油库、各供能站之间的距离,时间信息包括配送车在油库、各供能站之间运输所需的行驶时间;S2、获取油库信息、供能站信息,油库信息包括油库配备的配送车数量、单位距离运输成本以及各配送车车舱容量大小、运输时间窗,供能站信息包括各供能站的单位时间惩罚成本、油品单位收益、各油品订单需求量、各油品订单交货期;S3、建立考虑运输时间窗约束以及油品订单交货期约束的最大化配送收益模型;S4、根据获取的距离信息、时间信息、油库信息、供能站信息,并基于变邻域搜索算法,对最大化配送收益模型进行求解,以得到最优配送方案。2.根据权利要求1所述的基于变邻域搜索算法的油品二次物流配送优化方法,其特征在于,每个车舱只装载一个供能站的一种油品,供能站的每种油品订单需求量由一个车舱一次性满足。3.根据权利要求2所述的基于变邻域搜索算法的油品二次物流配送优化方法,其特征在于,单个配送车的配送路线上,任意供能站只被访问一次。4.根据权利要求3所述的基于变邻域搜索算法的油品二次物流配送优化方法,其特征在于,步骤S3中,最大化配送收益模型为:s.t.s.t.s.t.其中,式(3)中第一项为订单配送总收益、第二项为总运输成本、第三项为总断供惩罚成本,式(8)表示配送车车舱容量约束,式(16)表示配送车从油库开始装油时刻与配送车运输时间窗之间的关系,式(17)表示配送车返回油库时刻与配送车运输时间窗之间的关系,s.t.表示约束条件;其中,i,j表示供能站和油库编号,i,j∈N,N表示供能站和油库集合,N=N
c
∪{0},N
c
={1,2,...,n}表示供能站编号集合,n表示供能站总数,0表示油库编号;K表示油品种类集合,K={1,2,...,b},b表示油品种类总数,k表示油品种类编号,k∈K;r
i
表示供能站i的油品单位收益;q
ik
表示供能站i的油品k的需求量;d
ij
表示节点i到节点j的距离;μ
ik
表示供能站i的油品k是否被配送,配送取值为1,否则取值为0;m表示配送车编号,m∈M,M表示配送车集合,M={1,2,...,a},其中a表示配送车总数;l表示配送车行程序号,l∈L
m
,L
m
表示配送车m的可能行程集合,L
m
={1,2,...,p
m
},p
m
表示配送车m的最大行程数;c表示配送车单位距离运输成本;β
i
表示供能站i的单位时间惩罚成本;ν
ik
表示配送车晚于订单交货期S
ik
到达供能站i导致油品k的断供时间,S
ik
表示供能站i的油品k的交货期;为决策变量:
V
mh
表示配送车m的第h个车舱的容量大小,h表示车舱编号,h∈H
m
,...
【专利技术属性】
技术研发人员:倪勇龙,范庆来,周君良,钱至远,陈义,蒋肇标,朱霄,
申请(专利权)人:浙江浙石油综合能源销售有限公司,
类型:发明
国别省市:
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