【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及供应链调度，具体涉及一种基于运输外包与时间窗约束的供应链调度优化方法。
技术介绍
1、在现代供应链管理中，企业越来越多地采用按单生产的商业模式，在实际运作中存在很少或没有成品库存，使得生产和运输计划紧密相连，以消除高库存所带来的成本增加以及产品流通时间的延长；企业同时也要确保产品在严格的时间窗内准时交货，降低延迟交货带来的企业收入及信誉损失。为了满足时间窗约束，企业常常依赖运输外包来提供灵活的运力支持。运输外包已经成为企业提高效率和降低成本的重要策略。通过将部分运输任务外包给专业的物流服务提供商，企业可以优化资源配置，降低延迟交货风险。但运输外包的引入，使得供应链协同调度计划中成本、收益等因素间的权衡变得尤为复杂，需要在自主运输与运输外包之间找到最优的平衡点。
2、然而，现有的研究很少有考虑到基于运输外包场景下的供应链生产、运输协同调度问题。从实际的供应链管理的角度来说，目前针对生产、运输协同调度方向的研究，难以帮助企业应对严格时间窗约束和运输外包收益权衡带来的挑战，以最小的总成本实现期望的准时交货的性能，保证整体运营的效率和可靠性。因此，如何在严格时间窗约束的框架下，综合考虑部分运输任务外包情形下的生产及运输协同问题，实现供应链的高效协同，具有重要意义。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于运输外包与时间窗约束的供应链调度优化方法，解决了产品运输外包以及严格时间窗约束情况下的供应链生产、运输协同调度的问题。
2、为实
3、一种基于运输外包与时间窗约束的供应链调度优化方法，所述调度优化方法包括步骤如下：
4、s1、根据客户订单、生产过程、运输过程相关数据，设置基于邻域搜索的模拟退火算法的输入参数；
5、s2、根据所述输入参数与基于邻域搜索的模拟退火算法，获取全局最优解，并根据所述全局最优解，获取供应链最小总成本、最优生产过程单机调度方案、最优订单运输方案。
6、优选的，所述s1中，基于邻域搜索的模拟退火算法的输入参数具体包括：
7、订单集i(i,h＝0,1,2,…,l)；客户编号、订单编号、配送点编号i,h，其中i,h＝0,1,2,…,l,i＝0时为生产中心；生产线上订单生产次序编号j＝1,2,…,l；运输车辆编号k＝0,1,2，…,m，k＝0时由外包车辆进行运输；车辆巡回配送时的运输批次b＝1,2,…,n；
8、每条生产线单位时间内生产产品的数量q；
9、每条生产线单位时间生产成本c0；
10、订单i所需产品数量ni；
11、订单i到货截止日期di；
12、自主运输单个车辆的运输能力q；
13、自主运输及外包运输车辆的运输速度v；
14、工厂与客户i之间的距离d0i，相应的，订单i与订单h之间的距离dih；
15、自主运输车辆每单位行驶时间的成本系数c1；
16、每单位产品的外包运输的单位距离成本系数c2；
17、每迟到单位时间的惩罚因子c3；
18、工厂j0与订单i之间的运输时间t0i，相应的，订单i与订单h之间的运输时间tih；
19、生产过程单机调度方案全集a，某一种可行调度方案π∈a，表示为π＝{π(1),π(2),…,π(l)}，其中π(i)表示订单i在生产次序集合π中第π(i)个进行生产，π(i)＝j；
20、订单i的生产开始时间si；
21、订单i的生产结束时间fi；
22、运输过程多车调度方案全集b，某一种可行运输方案μ∈b，表示为μ＝{μ(1),μ(2),…,μ(l)}，其中μ(i)为所对应的订单i的运输车辆编号，μ(i)＝0时则该订单运输外包，λ(i)为所对应的订单i在该运输车辆中的运输批次编号；
23、订单i的运输出发时间sti；
24、订单i的到货时间cti；
25、车辆k第b次运输所对应的运输订单集合ikb；
26、车辆k第b次运输从工厂出发时间stkb；
27、车辆k第b次运输返回工厂时间ctkb；
28、订单i的生产成本spi；
29、订单i的路途运输成本sai；
30、订单i到货延迟成本sli；
31、订单i外包运输成本soi；
32、供应链总成本st。
33、优选的，所述s2具体包括：
34、s2.1、设置模拟退火算法的运行参数以及初始解θ0，运行参数包括：初始温度tini，终止温度tfinal，温度衰减函数系数e；
35、s2.2、通过扰动，得到并记录新解θα；
36、s2.3、根据初始解及新解，计算能量增量；
37、s2.4、若能量增量小于0，则新解可作为当前解，并记当前解为θ；若能量增量不小于0，则计算接受概率，并按接收概率来进行新解接收；若新解被接收，则基于所给定温度衰退函数系数，更新初始温度；若新解未被接收，则返回s2.2；
38、s2.5、基于轮盘赌方式进行邻域结构选择，并根据所选的该种邻域结构nsk生成当前解θ的邻域解θ’；
39、s2.6、使用所选邻域结构nsk对邻域解θ’进行局部搜索，获得局部最优解θ”，并将局部最优解θ”与模拟退火算法所得当前解θ进行比较，若θ”优于θ，则令θ＝θ”，并记录该邻域结构nsk搜索到局部最优解的成功次数；若θ”未优于θ，则记录该邻域结构nsk搜索到局部最优解的失败次数，并更新选择该邻域结构nsk的概率；
40、s2.7、判断当前温度是否低于最终温度，若低于，则输出全局最优解θbest＝θ；若不低于，将当前温度作为初始温度，当前解θ作为初始解，返回s2.2。
41、优选的，所述s2.1具体包括：
42、基于模拟退火与变邻域搜索混合算法，对所述的供应链生产、运输协同调度过程中的客户订单、生产过程、运输过程相关数据进行编码，初始化生产运输模型，随机选取任一可满足所有订单正常完成生产运输的可行方案作为初始解；初始解由sc及pc-sx两个序列组合构成，其中sc编码表示订单在单机上排产的次序，pc-sx编码表示自主运输订单在多辆车上运输的运输方案，对初始温度下的初始解进行解码，获得θbest。
43、优选的，所述s2.1中，编码过程包括：
44、s2.1.1、基于供应链生产过程与运输过程这两个关键阶段的特征，解x由生产阶段的解x1和运输阶段的解x2组成，生产阶段的解采用一维整数数组表示，运输阶段的解采用两个一维整数数组表示；解x1所包含的订单生产顺序序列sc，其序列长度为sc中数字代表订单的编号，数字出现的次数表示该订单需求产品的个数；解x2包含两个部分，订单运输顺序序列pc和订单对应的车辆编号列表sx，序列或列表的长度为pc和sx分别由自主运输本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于运输外包与时间窗约束的供应链调度优化方法，其特征在于，所述调度优化方法包括步骤如下：
2.如权利要求1所述的基于运输外包与时间窗约束的供应链调度优化方法，其特征在于，所述S1中，基于邻域搜索的模拟退火算法的输入参数具体包括：
3.如权利要求1所述的基于运输外包与时间窗约束的供应链调度优化方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.如权利要求3所述的基于运输外包与时间窗约束的供应链调度优化方法，其特征在于，所述S2.1具体包括：
5.如权利要求4所述的基于运输外包与时间窗约束的供应链调度优化方法，其特征在于，所述S2.1中，编码过程包括：
6.如权利要求3所述的基于运输外包与时间窗约束的供应链调度优化方法，其特征在于，所述S2.3具体包括：
7.如权利要求6所述的基于运输外包与时间窗约束的供应链调度优化方法，其特征在于，所述S2.4具体包括：
8.如权利要求3所述的基于运输外包与时间窗约束的供应链调度优化方法，其特征在于，所述S2.5具体包括：
9.如权利要求3所述的基于运输外
10.一种基于运输外包与时间窗约束的供应链调度优化系统，其特征在于，所述供应链调度优化系统包括:输入参数获取模块和求解模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于运输外包与时间窗约束的供应链调度优化方法，其特征在于，所述调度优化方法包括步骤如下：
2.如权利要求1所述的基于运输外包与时间窗约束的供应链调度优化方法，其特征在于，所述s1中，基于邻域搜索的模拟退火算法的输入参数具体包括：
3.如权利要求1所述的基于运输外包与时间窗约束的供应链调度优化方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.如权利要求3所述的基于运输外包与时间窗约束的供应链调度优化方法，其特征在于，所述s2.1具体包括：
5.如权利要求4所述的基于运输外包与时间窗约束的供应链调度优化方法，其特征在于，所述s2.1中，编码过程包括：<...
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