[发明专利]一种多级定位库存路径问题的建模求解方法有效

专利信息
申请号: 201910144050.X 申请日: 2019-02-27
公开(公告)号: CN109919541B 公开(公告)日: 2023-06-20
发明(设计)人: 巫威眺;周伟;朱子轩 申请(专利权)人: 华南理工大学
主分类号: G06Q10/0835 分类号: G06Q10/0835;G06Q10/087;G06Q10/047
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 陈宏升
地址: 511458 广东省广州市*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 多级 定位 库存 路径 问题 建模 求解 方法
【权利要求书】:

1.一种多级定位库存路径问题的建模求解方法,其特征在于,包括:

S1、获取相关工厂、配送中心、销售点的基础物流信息;

S2、利用燃油消耗模型和获取的基础物流信息建立三级定位存库路径问题模型;其中三级定位存库路径问题包括配送中心选址、配送车辆路径和补货量;

为了方便描述数学模型,表1列出了三级定位存库路径问题模型中出现的符号变量,具体为:

表1符号变量

三级定位存库路径问题模型为以物流系统中CA、CRD、CRR、CID、CIR、CT各项成本之和的总成本C为目标函数,其中CA为配送中心选址的成本,CRD为生产工厂M向配送中心D运输过程中产生的成本,CRR为配送中心D向销售点R配送过程中产生的成本,CID为配送中心订货成本和库存成本之和;CIR为销售点订货成本、库存成本和缺货成本之和,CT为销售点配送时间惩罚成本;

其中,配送中心选址的成本CA为从若干个备选的配送中心地址中选择一个或多个合适的地址建设配送中心所产生的成本,当一个备选配送中心被选中时,即xd=1,在该配送中心产生设施建设的成本;通过前期调查评估得到每一备选中心的选址成本cad,则

生产工厂M向配送中心D运输过程中产生的成本CRD由车辆启动成本和车辆燃油消耗成本两部分组成,cfm表示车辆启动成本,燃油消耗成本为与车辆载重路径dismd和速度velv有关的燃油消耗成本;

配送中心D向销售点R配送过程中产生的成本CRR由车辆启动成本和车辆燃油消耗成本两部分组成;在车辆启动成本中,cf表示每辆车的启动固定成本,∑t∈Tv∈Vxd·|Vt|表示整个周期内安排的配送车辆数量;则

CID由配送中心订货成本和库存成本组成,表示为配送中心订货成本,在已经选定的配送中心中,订货成本是提交订单而产生的固定成本,与商品订购数量无关;配送中心库存成本可表示为配送中心在整个周期内库存水平变动和周期时长在仓库中储存货物而产生的库存成本,与周期时长TLt和存库水平相关;则

CIR由销售点订货成本、库存成本和缺货成本组成,销售点订货成本可表示为售点订货成本由销售点在整个周期内由于订货提交订单而产生的与商品订购数量无关的固定成本;若销售点商品在销售的过程中存在销售和缺货两个阶段,销售点库存会随时间变化,则用积分的形式表示销售点库存成本和缺货成本根据销售点商品销售完的时刻来确定积分式的原函数,则

销售点配送时间惩罚成本CT表示车辆服务时间超出时间窗之外的折算惩罚成本,折算惩罚成本包括配送车辆提前到达的时间机会损失成本和迟到的误工损失成本,则配送车辆提前到达的时间机会损失成本表示为配送车辆迟到的误工损失成本表示为

三级定位存库路径问题模型中的目标函数为:

min C=CA+CRD+CRR+CID+CIR+CT    (7)

三级定位存库路径问题模型中的约束条件有:

在约束条件中,式(8)、(9)表示在任意配送时期t内一个销售点r只由一辆车辆v负责配送商品;式(10)表示配送车辆到达销售点的时间,配送车辆到达该销售点的时间等于车辆离开上一销售点的时间加上在这两个销售点之间的行程时间;式(11)表示配送车辆在销售点服务完成后离开时间,车辆离开销售点的时间等于车辆到达该销售点的时间加上车辆在该销售点的服务时间;式(12)表示限制配送车辆服务销售点的配送总量不超过配送车辆的容量上限;式(13)表示配送中心库存量,配送中心库存量每一周期期初的库存量等于上一周期期末的库存量加上从生产中心的补货量再减去向销售点配送的货物量;式(14)表示销售点库存量,每一期期末销售点库存量等于上一周期期末的库存量加上从配送中心的补货量再减去销售量;式(15)限制配送中心和销售点仓库量在任何时刻都不能超过库存容量,式(16)表示配送中心不允许缺货,限制配送中心在每一周期的库存始终能够满足该周期的向销售点的补货量;式(17)表示根据配送中心的补货量确定每一周期配送中心是否订货;式(18)表示根据销售点的补货量确定每一周期销售点是否订货;式(19)表示根据销售点的需求确定商品全部销售完的临界时刻式(20)-(24)为决策变量;式(20)表示配送中心是否选址;式(21)表示是否是配送路径前后相连的两个销售点;式(22)表示是否由某一车辆配送;式(23)配送中心运输补货量约束;式(24)销售点配送补货量约束;

S3、利用贪婪式遗传算法对配送中心选址和配送车辆路径进行优化;

S4、利用梯度下降算法对补货量进行优化;

S5、根据求解结果输出最优配送中心选址方案、最优补货方案、最优销售点车辆路径和配送方案。

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