基于運行路徑和客戶整體滿意度的車輛調(diào)度問題實證分析17000字【論文】

基于運行路徑和客戶整體滿意度的車輛調(diào)度問題實證分析 1 2 2 2 4 7 7 8 2 27 28摘要客戶滿意度問題綜合考慮，達到同時優(yōu)化的目的。本文的研究重點包括：(1)建立車輛路徑問題、車輛配載問題與客戶滿意度問題的綜合優(yōu)化模型。(2)作為多目標(biāo)函數(shù)，引入非支配排序遺傳算法，對問題進行求解。(3)借助河北某交通運最后將模型應(yīng)用到某交通運輸集團的配送問題中，將優(yōu)化后的路線與滿意度方案與現(xiàn)在應(yīng)用的方案進行對比，結(jié)果顯示優(yōu)化后的方案車輛運行總路徑最短，客戶整體滿意度最高，從而降低了物流企業(yè)運營成本，是一種優(yōu)化的方案，也證明了數(shù)學(xué)模型的實用性和算法的有效性。本文只把車輛配載問題作為約束條件，車輛配載問題在后續(xù)的工作中，需要進一步的探討。關(guān)鍵詞：車輛路徑問題；客戶滿意度問題；車輛配載問題；非支配排序遺傳算法1.1研究背景及意義十三五期間，我國五年內(nèi)的年均GDP增量為6.7%,經(jīng)濟在高速度發(fā)展。十四五我們提出了更高的要求，我們經(jīng)濟要轉(zhuǎn)型，對于政府而言，政府加速放管服，簡政放權(quán)，構(gòu)建服務(wù)型政府，創(chuàng)新管理手段與管理方法，打造智慧政府，政府服務(wù)企業(yè)，為企業(yè)提供政策扶持，提供綠色通道，吸引投資。對于企業(yè)而言，企業(yè)需要轉(zhuǎn)型，需要不斷地內(nèi)部優(yōu)化，需要創(chuàng)建自己的特色產(chǎn)業(yè)，避免同質(zhì)化競爭。2020年最熱的中興華為事件，告訴了我們，我們企業(yè)需要打造核心技術(shù)，不然就會出現(xiàn)卡脖子問題，社會應(yīng)該構(gòu)造鯰魚效應(yīng)，讓企業(yè)之間互相競爭。共同進步。自春秋戰(zhàn)國時期，既有“三軍未動，糧草先行”之說，如何高效且有序運輸物料自古以來就是人們關(guān)注的熱點問題。一次統(tǒng)計局調(diào)查顯示，國家公布的社會化物流成本約占GDP總值16%左右。全中國的制造業(yè)一年的利潤還沒有到達18%,我們整個社會化物流行業(yè)成本17.8%,這個數(shù)字我們國家對比于歐美國家高出了大概10%[1],由此可見物流行業(yè)有競爭，但是更有機遇，企業(yè)需要好的完整的運營網(wǎng)絡(luò)，需要最優(yōu)的運營網(wǎng)絡(luò)。為了在激烈競爭的市場環(huán)境中更好地生存和發(fā)展，物流企業(yè)需要不斷優(yōu)化運營網(wǎng)絡(luò)，以京東為例，京東是注重資產(chǎn)的企業(yè)模式，在全國范圍內(nèi)有約166個倉庫，整個企業(yè)大約有10萬員工。京東會在全國各地交通要塞設(shè)置自己的配送中心，選擇送貨的最優(yōu)路線，讓車輛的路徑達到最優(yōu)，車輛的載重率達到最大，這樣可以使經(jīng)濟達到最優(yōu)，如此的運營網(wǎng)絡(luò)與物流模式大大提高了企業(yè)的公信力，推出的京東物流與隔天達也提高了人民的生活體驗感，由此可知物流運營網(wǎng)絡(luò)的物流運營網(wǎng)絡(luò)由各個子部分組成，配送中心選址、配送線路、車輛配載等，其中車輛路徑問題是一個NP難問題，近年來，隨著網(wǎng)絡(luò)電商的迅速發(fā)展，運營和計算機等多個交叉學(xué)科的重點研究內(nèi)容[2],國內(nèi)外研究大都是研究三個子部分，整體研究物流運營網(wǎng)絡(luò)比較復(fù)雜繁瑣，鑒于此現(xiàn)象，我想將結(jié)合考慮這幾個子部分，給出一個優(yōu)化解，具有理論意義，也有實際意義。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀通過查閱文獻可以發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外直接研究企業(yè)運營網(wǎng)絡(luò)問題，往往比較復(fù)雜繁瑣，所以我將該問題拆分為幾個子問題，包括車輛配載和車輛路徑，在子問題上深入分析，給出最優(yōu)解。關(guān)于車輛配載，通過研究可以發(fā)現(xiàn)，該問題主要涉及到車輛、貨物、配送中在進行模型建立過程中，往往要考慮到車輛的載重不能大于車輛的額定載重，車輛的容積不能大于車輛額定的容積，車輛使用應(yīng)保證容積與載重率最大。車輛運行時間直接決定了客戶的體驗感，如果客戶有優(yōu)先級有要求，需要在車輛運行時間上加以控制，車輛配載問題還涉及到車輛的類型以及車輛的來源途徑，是否為自用或外包公司租賃。車輛配載問題還涉及到貨物問題，貨物的類別、是否易碎易燃、是否有特殊處理要求，貨物的體積與重量也是車輛配載問題中應(yīng)該重點考慮的因素。配送中心對車輛配載也起著決定性作用，因為配送中心是車輛配載的起點，配送中心的數(shù)量和位置也決定了車輛配送的方式，決定了對客戶是一對一配送還是一對多配送，或者是多對多配送。車輛配載問題與集裝箱的裝箱問題都是一類問題，最終的優(yōu)化目標(biāo)都是希望能夠使載重和容積的利用率達到最大，從而降低成本，提高收入。車輛配載問題始于國外，自上世紀(jì)四十年代起，隨著行業(yè)的崛起，萌生了相應(yīng)的需要，國內(nèi)外研究人員對此做了大量的相關(guān)研究，研究的重點也都是建立車輛配載的數(shù)學(xué)模型和不斷優(yōu)化算法，期望找到最優(yōu)的解決方案。近幾年，關(guān)于車輛配載問題的國內(nèi)研究主要是根據(jù)特定問題，設(shè)置不同的約束條件進行建模，再根據(jù)案例選擇合適的算法進行求解。研究成果主要有：周穎[3]研究了鐵路零擔(dān)貨物，做了一個數(shù)學(xué)模型關(guān)于車輛額定載重和額定容積的車輛配載0-1規(guī)劃模型，目標(biāo)函數(shù)是車輛凈載重和車輛容積最大，并通過設(shè)計算法進行求解，這種方法也有一定的缺陷，它無法求解規(guī)模較大的問題；劉小群等[4]以優(yōu)化待裝貨物的大小和數(shù)量為出發(fā)點，建立了數(shù)學(xué)模型，建立了一個靜態(tài)和動態(tài)容重比的模型，這個模型可以用來解決不同種類的貨物的裝車問題。王玲玲等[5]以客戶需求為數(shù)學(xué)模型設(shè)計的出發(fā)點，將客戶需求列為最高的優(yōu)先級，建立了單車多品種貨物采集模型，并通過動態(tài)規(guī)劃的方法對模型求解，這種模型也有缺陷，它無法求解大規(guī)模問題。孫黎宏[6]建立了一個多目標(biāo)函數(shù)的模型，他分析總結(jié)了多車型配載的七個制約條件，同時解決問題時引入了層次分析法。朱麗娟[7]優(yōu)化了貨物配載模型和車輛路徑模型，將二者組合設(shè)計算法，在遺傳算法的基礎(chǔ)上進行改進，帶入案例進行分析，具有實際意義。李小玲[8]優(yōu)化遺傳算法，代入案例進行分析。綜上可見，國內(nèi)外對于車輛配載問題的研究已經(jīng)很多，國外主要從維度出發(fā)解決問題，國內(nèi)主要從特定問題出發(fā)，我們建立的模型也各不相同，比如有的把單車配載作為優(yōu)化目標(biāo)、還有的把多車配載作為優(yōu)化目標(biāo)、有的把多品種貨物配載作為優(yōu)化目標(biāo)、還有的把不同箱型不同包裝的配載作為優(yōu)化目標(biāo)。在算法的設(shè)計中大同小異，一般算法還是會選擇于現(xiàn)代啟發(fā)式算法，很多人在研究時候，還是對基礎(chǔ)的算法進行改進優(yōu)化，再編寫程序完成優(yōu)化。1.2.2車輛路徑問題關(guān)于車輛路徑問題，又可以將其稱為車輛調(diào)度問題，車輛調(diào)度問題主要涉及到車輛、配送中心、客戶和道路。車輛主要需要考慮到車輛的類型，車輛的裝載能力，車輛使用的成本，如司機的工資和裝卸搬運的費用等。車輛路徑問題中，配送中心需要重點考慮的關(guān)鍵一環(huán)，配送中心中有車場，車場作為車輛行駛的起點和終點，涉及到車輛在完成工作后是否返回問題。網(wǎng)點是車輛服務(wù)的目標(biāo)之一，它涉及到接受服務(wù)的順序同時還有對配送時間的要求。道路是構(gòu)成車輛路徑問題的重要一環(huán)。道路是由節(jié)點、線路構(gòu)成，節(jié)點中還包括了配送中心和客戶，路線問題涉及到了運行時間、運行距離和運行費用等。隨著社會的進步，需要考慮越來越多的實際問題，學(xué)者越來越多的研究了車化集送貨一體化為目的，對模型設(shè)計了種群搜索式徑問題，建立了數(shù)學(xué)模型，并設(shè)計了算法對該數(shù)學(xué)對這種車輛路徑問題，設(shè)計了算法，并且通過MATLAB運行程序。和現(xiàn)在存在種多樣的需求等，建立了數(shù)學(xué)模型求解問題，解決的第四部分，案例應(yīng)用部分。改進算法，編寫MATLAB程序。針對某交通運徑和客戶滿意度問題綜合優(yōu)化，目的要驗證模型的實用性和算法的有效性。本文最后，對本文工作內(nèi)容進行一個總結(jié)，同時指出希望改進之處。到合適的方法；然后建立數(shù)學(xué)模型、同時設(shè)計改進算法；使用MATLAB編寫程效性進行相關(guān)驗證，本文的技術(shù)路線如圖1-1所示。論分析化模型目標(biāo)函數(shù)處理用文獻查閱選擇圖1-1技術(shù)路線(1)集貨本章從運營網(wǎng)絡(luò)整體、車輛路徑、車輛配載進行相關(guān)理論分析。絡(luò)應(yīng)該是從供應(yīng)商取得貨物，在物流配送中心將貨物集物配送貨物、貨物裝車配載貨物、貨物配送運輸，最后儲存客戶…圖2-1運營網(wǎng)絡(luò)流程圖將有相同需求的客戶分為一類，發(fā)揮規(guī)模優(yōu)勢，集貨如(2)儲存儲存是物流網(wǎng)絡(luò)的重要一環(huán)，對物流配送配送中心來好處的，比如儲存可以保管貨物，可以為貨物提供場所和價，合理的儲存可以調(diào)節(jié)市場價格。儲存可以調(diào)節(jié)貨物體量很大，一次無法運輸，這時就需要儲存來進行調(diào)節(jié)(3)分揀配貨等將貨物從儲存區(qū)挑選出來，運到配貨區(qū)。配貨區(qū)要對分行檢查、包裝、貼標(biāo)簽，準(zhǔn)備發(fā)貨。合理的安排分揀(4)車輛配載和額定的容積，為了運輸安全，我們要求貨物的重額定的載重量和額定的容積，車輛配載還應(yīng)該考慮讓使樣可以有效的降低成本，對于特殊的商品，還需要考慮客戶，還應(yīng)該考慮客戶的優(yōu)先級以及客戶的需求，優(yōu)化(5)車輛路徑求可以考慮車輛行駛距離最短或者車輛行駛時間車輛運行產(chǎn)生的費用，如車輛的折舊費，車(6)送達服務(wù)意度，一旦發(fā)現(xiàn)運營途中存在問題，應(yīng)該及時與(7)回程完成整體的配送任務(wù)，車輛會返回車場，形成一車輛回程都是空車，產(chǎn)生的一切費用都需要選擇最短路徑回配送中心，減少空載行程，途中經(jīng)過運營網(wǎng)點，也可以考慮回程路上運送貨物，增車輛配載問題實際上可以理解為一個0-1背包問題，問題描述為有一個大小放可以使得背包的利用率最大，這樣的問題就是0-1背包問題。(1)貨物(2)車輛(3)配送中心(4)客戶(5)目標(biāo)函數(shù)(6)約束條件者對車輛配載問題就開始了各個角度的研究，常見的幾類車輛配載問題如表2-1表2-1車輛配載問題分類依據(jù)問題類型車輛配載問題貨物裝載維度一維問題二維問題車輛使用數(shù)目最小考慮貨物重量和體積約束客戶對配送的要求三維問題有需求優(yōu)先級問題考慮車輛和貨物的要求考慮客戶對貨物送達時車輛的單多車型無需求優(yōu)先級問題單車型的配載多車型的配載間的要求不考慮客戶對貨物送達時間的要求類型相同型不同車輛的數(shù)量單車配載問題多車配載問題配送貨物時一輛車進行配送貨物時多輛車進行單目標(biāo)問題多目標(biāo)問題裝載時優(yōu)化目標(biāo)只有一個研究時往往都是以上問題組合優(yōu)化，得到不同的車輛配載模型。(1)配送中心配送中心是車輛路徑問題的關(guān)鍵，配送中心中有停車位，配送中心的車場(2)網(wǎng)點途中經(jīng)過的網(wǎng)點越多，產(chǎn)生的成本越小，收益越高，如(3)車輛車輛是構(gòu)成車輛路徑問題的決定性因素，車輛涉及到車輛的種類，種類不額定載重量影響到車輛是否還有空余空間裝填貨物，是否有必要經(jīng)過該網(wǎng)點，在優(yōu)化路徑問題上，車輛種類是核心因素。不同車輛還會產(chǎn)生不同的成本，比如不同車輛的百公里油耗不同，保養(yǎng)費用維修費用不同(4)客戶路徑，如客戶對配送時間有要求，客戶選擇的服務(wù)(5)道路(6)目標(biāo)函數(shù)(7)約束條件者對車輛路徑問題就開始了各個角度的研究，常見的幾類車輛路徑如表2-2所分類依據(jù)表2-2車輛路徑問題問題類型問題描述配送任務(wù)分類特征純送貨、取貨問題純送貨問題、純?nèi)∝泦栜囕v載貨狀況貨物滿載貨物非滿載貨或取貨，沒有往返車輛既要對該客戶點送貨同時也在該客戶點進行集貨重小于貨物的配送量，需要一輛以上的車輛完成任務(wù)小于車輛的額定載重，多個客戶的需求可以用車場數(shù)量一個車場多個車場一輛車滿足客戶配送用了一個車場客戶配送用了多個車場車輛和車場的聯(lián)系開放式問題完成任務(wù)后車輛不需要返回起點回起點運送貨物類型單品種貨物配送的貨物是同一種貨物多品種貨物配送的貨物是不同的貨物目標(biāo)數(shù)量單目標(biāo)問題讓某一個目標(biāo)函數(shù)達到多目標(biāo)問題到最優(yōu)研究時往往都是以上問題組合優(yōu)化，得到不同的車輛路徑模型。本章分析了車輛路徑與車輛配載之間的關(guān)系，在2.1中，我們已經(jīng)初步討論了一個完整的物流運營網(wǎng)絡(luò)，其中車輛配載問題與車輛路徑問題都是核心問題[23],車輛配載過程中，涉及到車輛的使用，車輛路徑問題中也涉及的車輛的使用，了聯(lián)系，一個物流運營網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的成功與否與客戶之間也有必要的聯(lián)系，運營網(wǎng)絡(luò)除了要考慮企業(yè)的成本費用外，也要意度來衡量運營網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化情況，綜合考慮問題，合實際案例進行討論，確定模型的可行性，解決對于運營網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，有三種優(yōu)化思路，一種是以車輛節(jié)約算法優(yōu)化運輸路徑；一種是以車輛路徑路線與客戶滿意度建立聯(lián)系；一種是綜合分析車輛(1)車輛配載問題為主這種設(shè)計思路作為多目標(biāo)函數(shù)問題，統(tǒng)一目(2)車輛路徑問題為主這種設(shè)計思路沒有考慮到車輛的最大配載能(3)車輛路徑、車輛配載與客戶滿意度設(shè)計兩個目標(biāo)函數(shù)，一個目標(biāo)函數(shù)為車輛行駛不能超過車輛的額定載重量。這種設(shè)計思路很配載問題之間的聯(lián)系，同時又考慮到客戶的實際需本文將采用第三種優(yōu)化方式，結(jié)合案例建立數(shù)車輛路徑問題是NP難問題，車輛配載問題同樣也是NP難問題，我們還引入了客戶滿意度，單獨求解這些問題都比較繁瑣，將三加了問題的難度，模型之間會產(chǎn)生一些問題，互相制約或者影響，所以在設(shè)立綜合模型的時候需要考慮一些問題。(1)目標(biāo)函數(shù)單獨優(yōu)化車輛路徑模型或者車輛配載模型，需要考慮到車的載重率，容積率，車的行駛路程與費用等，客戶滿意度需要考慮時間問題，綜合優(yōu)化時選擇以車輛總路程最短和客戶滿意度最高作為目標(biāo)函數(shù)。(2)約束條件將車輛載重作為車輛的約束條件，在后續(xù)設(shè)計算法時，可以有效的降低復(fù)雜程度?？紤]車輛路徑問題與客戶滿意度問題時，兩個目標(biāo)函數(shù)整體建模時也要考慮到兩者共有的約束條件。(3)統(tǒng)一參數(shù)變量兩個目標(biāo)函數(shù)進行設(shè)計時，要將涉及到的參數(shù)變量進行統(tǒng)一，避免在后續(xù)設(shè)計算法時會因為參數(shù)變量不統(tǒng)一造成結(jié)果出現(xiàn)誤差，不具有實用性。3.3模型的確定在第二章分析了車輛路徑問題與車輛配載問題涉及到的理論知識，同時在第三章開篇也提到了綜合優(yōu)化思路，本文所研究的車輛路徑問題、車輛配載問題以及客戶滿意度問題所涉及到的范圍為：一個配送中心、單車型、車輛閉環(huán)運送、以時間為約束條件的客戶滿意度?？梢跃唧w描述為：從一個配送中心出發(fā)多輛車向多個門店送貨，每個門店的位置確定，車輛的類型相同(車輛的額定載重和額定容積相同),每輛車的參數(shù)已知，選擇合適的配送路線，使車輛不超過額定載重和額定容積，讓車輛行駛總路程最短，送到門店后，評價客戶總滿意度。3.3.2模型假設(shè)和符號說明(1)模型假設(shè)環(huán)境模型在以下的環(huán)境中建立：①配送路線是一條閉合回路；②門店的位置是確定的。③車輛的型號一致；④客戶評價指標(biāo)一致；⑤貨物類型不做要求。(2)模型中涉及到的參數(shù)及變量xi;表示車輛k從客戶i處駛至j處ui;表示客戶i處至j處的距離Si表示服務(wù)客戶i的滿意度Di表示客戶i的貨物需求量Lk表示車輛k的額定裝載量ti表示車輛k到達客戶i的時間yi表示客戶i由車輛k服務(wù)v表示車輛行駛速度3.3.3車輛路徑目標(biāo)函數(shù)的確定通過第二章的理論分析，通過參閱大量的文獻，車輛本文的車輛路徑問題描述為：某車場有車k輛，車輛要從車場為客戶送貨，表示為從客戶i處行駛到客戶j處，在充分利用車輛的情況下，使得行駛總也可代表為兩個地點；i=1,2,…N,j=1,2,…N;xi表示車輛k從客戶i處駛至對目標(biāo)函數(shù)解釋如下：式(3-1)表示車輛行駛總路程最小。將客戶滿意度與時間建立一個聯(lián)系，如果配送時間度就越高，如果配送的時間越長，那么客戶滿意度越對目標(biāo)函數(shù)解釋如下：式(3-2)表示客戶總滿意度最高。對模型中的參數(shù)定義：Di表示客戶i的貨物需求量；Lk表示車輛k的額定店的貨物總重量不超過車輛的額定裝載量；式(3-4)表示車輛k到達門店j的時間；式(3-5)表示一輛車服務(wù)一個門店；式(3-6)(3-7)表示到達每個門店返回配送中心車場；式(3-9)(3-10)表示決策變量對0、1的約束。遺傳算法起源于上世紀(jì)，一經(jīng)提出就收到了全世界傳算法的基本思路是首先要有一個初始的種群，里面包括體的編碼方式有很多種，一般都會采用二進制或者自然算法就是對初始的種群個體不斷地循環(huán)迭代尋找一個環(huán)過程中，算法都將被選擇的個體進行交叉、變異，種群，一起合并成為下一輪循環(huán)的初始種群，如此循環(huán)往復(fù)，不斷的優(yōu)化，不斷地適應(yīng)環(huán)境，直到達到條件，停止迭代，并從當(dāng)前的種群中找到最好的解。(1)全局性(2)隨機性(3)普適性遺傳算法的適用問題多種多樣，遺傳算法的應(yīng)用范圍更廣。遺傳算法是通過初始種群的不斷迭代從而得到最優(yōu)解，一般計算流程如圖4-1所示。圖4-1遺傳算法基本流程同時需要解決的時候，我們一般采用非支配排序法，這種算法被命名為第二代非支配排序遺傳算初始化種群生成第一代子群非支配排序選擇、交叉、變異父、子代個體合并生成新父種群選擇、交叉、變異Gen小于最大代數(shù)?快速非支配排序擁擠度計算選擇合適個體組成4.2.1pareto解一個目標(biāo)優(yōu)化問題和多個目標(biāo)優(yōu)化問題，理論上還是有許多不同之處。如間存在沖突，沒有辦法比較，所以就很難找到一個解，使所有的目標(biāo)函數(shù)達到最優(yōu)，對于多目標(biāo)優(yōu)化問題，我們通常會有一個解集，這種解被叫做非支對于最小化多目標(biāo)問題，n個目標(biāo)分量f:(i=1,…,Vi∈{1,…,n},vi≤uiA3i∈{1,…,n}lvi<ui 4.2.3快速非支配排序算法、擁擠度估計、精英策略開始我們設(shè)定種群為p,我們需要通過算法計算p中的兩個參數(shù)np和Sp,包括每個個體p,這里的np是個體數(shù)，是種群中支配個體p,一個種群中，被個體p支配的個體集合稱為Sp。整個種群都遍歷過后，這兩個參數(shù)復(fù)雜度的總計算是擁擠度估計可以保證種群多樣性，為了得到種群中的特定解，需要得到他周圍的解的擁擠度估計，這點兩側(cè)的兩個點的平均距離就是我們要根據(jù)這些目標(biāo)函數(shù)計算的內(nèi)容，如圖4-3所示。精英策略是保留父代中優(yōu)良個體，讓其直接進入到子代，目的是防止獲得的帕累托最優(yōu)解丟失。精英策略會選擇算子，按三個指標(biāo)，由父代Ci,和子代Di,合成的種群R;;然后再進行優(yōu)選，目的是為了組成新的父代種群Ci+10f?f?算法流程如圖4-4所示。第一步：生成隨機個體并通過選擇算子選出包含N個個體的初始種群P?;第二步：對初始種群中的個體，執(zhí)行交叉和變異操作，生成子代種群Qo.其個體數(shù)為N;第三步：合并兩個種群，令R?=P?UQo,新的種群Q?中的個體數(shù)為2N;第四步：利用快速非支配排序?qū)ΨN群分層得到個體的序值，對于同層的個體利用小生境算子(即NSGA-Ⅱ的擁擠距離算子)計算個體密度值，并基于序值和密度值對合并后的R?進行修剪，得到下一輪循環(huán)的初始種群P?,其個體數(shù)第五步：判斷程序是否已經(jīng)達到迭代終止的要求，若是，則對種群進行分層，輸入第一層的個體；如果不是就轉(zhuǎn)第二步。非支配排序擁擠度比較算子C4.3總結(jié)NSGA-Ⅱ的優(yōu)劣NSGA-Ⅱ優(yōu)勢：(1)快速非支配排序法的提出，降低算法的計算難度和復(fù)雜度。(2)算法中出現(xiàn)的擁擠度和擁擠度比較算子，可以代替需要指定共享半徑，才能實現(xiàn)的適應(yīng)度共享策略，同時在快速排序勝出標(biāo)準(zhǔn)，可以使準(zhǔn)帕累托域中的個體放大到整個帕累托勻分布，有效的保持了種群的多樣性。(3)算法提出了一個精英策略，可以有效的擴大采樣空間。算法將父代種群、與其產(chǎn)生的子代代，同時通過對種群中所有個體分層存放，可以讓種群NSGA-Ⅱ劣勢：(1)在高維多目標(biāo)優(yōu)化中，由于維度較高，擁擠度策略作用低。(2)非支配解在種群中比例增加，會導(dǎo)致搜索過程緩慢。5.案例分析本章以某交通運輸集團為例，對本文建立的數(shù)學(xué)模型和設(shè)計的遺傳算法進行驗證，驗證模型的可靠性與算法的有效性。5.1項目基本情況5.1.1背景介紹某交通運輸集團是一家物流企業(yè)，方便了人們的生活，滿足了社會的需求，對國家的貢獻很大，如今某集團已成為集多領(lǐng)域業(yè)務(wù)為一體的大型綜合性物流企業(yè)。社會在發(fā)展，時代在進步。京東物流、順豐物流等物流公司如雨后春筍般蓬勃而出，迅速發(fā)展，如今在滿足了物流運輸網(wǎng)點遍布全國的基本需求后，人們對物流服務(wù)提出了更高的要求，比如要對時間，對運輸安全提出要求，如此的社會發(fā)展方向要得到滿足，企業(yè)就要不斷進步，因為不進則退，公司就需要不斷地創(chuàng)新，需要優(yōu)化運營網(wǎng)絡(luò)。5.1.2運營現(xiàn)狀某交通運輸集團車輛為同一型號的貨車，車輛有最大行駛里程，運送貨物結(jié)束后要返回到車場，方便統(tǒng)一調(diào)配管理。目前，某交通運輸集團的主要貨車信息的相關(guān)參數(shù)如表5-1所示。(輛)貨車5企業(yè)運營網(wǎng)絡(luò)配送的工作流程大致為：先確定客戶所在地點，根據(jù)客戶的需求和地點進行配載、裝車，按著給定的線路送到客戶處，車輛再返回配送中心，其工作流程圖如5-1所示。圖5-1某交運集團物流作業(yè)流程該物流企業(yè)從配送中心向附近30家門店進行配送，其中原點是配送中心所在的位置，其余1到30號為門店的分布圖，具體門店坐標(biāo)如表5-2、5-3、5-門店1Xy門店6Xy門店Xy門店Xy門店21Xy門店26Xy在該企業(yè)中，隨機選取5輛車查看運行路線，5輛車的運行路線如表5-8所車輛編號路徑12345如表5-8所示這5條現(xiàn)行的運營路線，車輛運行總路程為1532公里，客戶本文采用MATLAB編寫程序，驗證模型的可靠性和算法的有效性，參考文獻中一般都會確定一個初始種群數(shù)目，這個數(shù)目值一般都會取在50-2000之間，首先設(shè)置數(shù)目為10,快速驗證結(jié)果是否符合要求，曲線趨勢是否正確，然后再將初始種群數(shù)量設(shè)置為1000,進行實驗。種群初始化的時候，根據(jù)算法方案讓1000個個體作為初代染色體。本文設(shè)定最大的迭代次數(shù)為100,若在100代時模型沒有像預(yù)期一樣收斂通過多次實驗，多次取值，得到了如下的程序運行結(jié)果，見5-4,分別為總行駛公里數(shù)變化趨勢圖、客戶總滿意度變化趨勢圖以及優(yōu)化后的車輛路徑圖，對變化趨勢進行相應(yīng)描述，對客戶滿意度趨勢進行相應(yīng)描述，對o◎O◎◎0◎aXX000X0X0X000XX00X0XXX00XX00X圖5-2車輛行駛總路程的變化趨勢圖從圖5-2中我們可以發(fā)現(xiàn)，迭代最初的時候，優(yōu)化后的曲線斜率變化速度比平緩，實驗在迭代到第50代時，曲線開始收斂到該車輛行駛總路程問題的最優(yōu)著目標(biāo)更好的方向逐漸收斂，進而逼近最優(yōu)，從41代左右后，可以看出問題解的波動性開始逐漸相對穩(wěn)定，同時在第50代搜索到了上述最優(yōu)解，車輛行駛總路徑的優(yōu)化結(jié)果為630.54。圖5-3客戶總滿意度的變化趨勢圖從圖5-3中可以看出，優(yōu)化剛剛開始的時候，優(yōu)化曲線的變化率比較快，在第40代收斂到該問題的最優(yōu)解。在迭代到第8代到第18代的時候，總滿意度在0.65×1010到1.1×1010左右波動，在第20代的時候，有一個非常迅速的躍升，隨著迭代次數(shù)的增加，進化過程的進行，我們設(shè)計的遺傳算法開始自動尋優(yōu)機制，指導(dǎo)其搜索過程向著目標(biāo)更優(yōu)化的方向進行收斂，得到的解逐漸逼近最優(yōu)，自40代左右后，問題解的波動性開始趨于相對平穩(wěn)，同時在第40代時搜索到了上述問題的最優(yōu)解，最后客戶總滿意度的優(yōu)化結(jié)果為1.48×1010。圖5-4優(yōu)化的車輛行駛路徑圖配送中心根據(jù)30個門店的需求選擇5輛車進行配送，生成了5條配送路徑，如表5-9所示。車輛編號路徑12345如表5-9所示，優(yōu)化后的車輛路徑車輛總行駛公里數(shù)為630.54,對比表5-8中5條車輛路徑車輛行駛的總公里數(shù)1532,減少了901.46公里，對比表5-8中客戶滿意度1.45×101?,優(yōu)化后的客戶滿意度為1.48×1010,客戶滿意度提升了0.03×1010,優(yōu)化前后車輛行駛總公里數(shù)降低，客戶滿意度增高，說明了模型車輛路徑問題與車輛配載問題關(guān)聯(lián)，同時將(1)理論分析工作文章做了大量的理論分析工作，首先分析了企業(yè)運營網(wǎng)絡(luò)的運營流程，并指出運營網(wǎng)絡(luò)中影響收益的幾個因素，并對相關(guān)構(gòu)成要素深入分析。其中關(guān)于車輛配載問題，分析了車輛配載中的要素，關(guān)于車輛路徑問題，也分析了車輛路徑問題中的要素。(2)數(shù)學(xué)模型的建立與算法的設(shè)計文章建立了多目標(biāo)函數(shù)的綜合優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，將車輛路徑問題與客戶滿意度問題作為目標(biāo)函數(shù)，將車輛配載問題作為約束條件，構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型簡潔美觀，富有實用性，能夠解決實際問題。(3)分析案例文章引入某交通運輸集團實例，對模型的可行性進行檢驗，對某交通運輸集團實例進行分析