[发明专利]一种紧急订单配送调度优化方法

说明书

本发明公开了一种紧急订单配送调度优化方法，包括步骤一：建立以最小配送总成本为目标函数的常规订单配送模型；步骤二：以步骤一建立的常规订单配送模型为基础，基于时间轴策略，构建最小插入成本的紧急订单配送模型；步骤三：设计SI启发式算法及动态插入算法求解模型，并将SI启发式算法及动态插入算法求解模型应用到步骤二得到的紧急订单配送模型中，进行紧急订单的配送调度优化；通过对两阶段模型及算法进行实例验证，结果表明两阶段模型对紧急订单的处理具有可行性、订单配送的时效性高和反应快捷的特点。

技术领域

本发明涉及车辆智能优化调度技术领域，具体涉及一种紧急订单配送调度优化方法。

背景技术

随着社会经济的快速发展，对物流的需求量急剧增加，有效推动了物流产业的快速、高效发展；物流行业是集运输业，仓储业，信息技术等相关产业的复合式服务型产业，是国民经济的重要组成部分，具有完善经济结构，增强国民经济质量和抵御风险能力的作用；随着电子商务的兴起以及消费者需求个性化程度的提高，对物流配送时效性的要求也显著提升；在物流配送中，配送路径的规划与选择是重要组成部分，根据配送订单获取时间的差异分为常规订单配送和紧急订单配送；常规订单配送是指配送前一天已经确定需要配送的订单，紧急订单配送是指配送当天临时安排的配送订单，不同的订单类型具有不同的配送目标，为此学者进行了大量研究；

对于常规订单，由于相关配送信息是已知的，此类订单追求配送总成本最低；周显春等分析当前车辆路况复杂情况下的车辆路径优化问题，通过引入路径质量参量，设计了一种基于多约束优化的蚁群改进算法；Huang等通过研究支线车辆路径问题，建立了以确定子车队数量和最优路线为目标的模型，以最大限度地降低总成本；张立毅等从低碳物流的角度出发，以碳排放成本最低为目标构建了相关数学模型，并提出了一种带混动扰动的模拟退火蚁群算法求解模型；衡红军等考虑机场行李运输车辆调度问题，构造以车辆行驶路程最短为目标的路径优化模型；刘波通过研究冷链配送问题，以总成本最小化为目标，提出一种改进人工鱼群算法用于求解带软时间窗的冷链配送问题；Kalayci等为解决同时取货和交付的车辆路径问题，构建了一种以总行程最小化为目标的模型，并设计了一种混合元启发式算法求解模型；

对于紧急订单配送，由于订单信息的不确定性以及配送中心资源的有限性，使得此类订单更加注重配送的时效性和现有资源的有效利用；李楠针对车辆配送过程中产生的动态需求，构建以最小化配送时间为目标的数学模型，通过改进VNS算法求解模型；鄢栋等人对于配送过程中出现的动态订单问题，提出一种紧急需求插入和数据包的求解新方法；成幸幸^[11]针对快递配送过程中出现的客户动态订单需求变化，结合配送车辆资源有限条件，构建了车辆可重复利用的动态车辆路径规划数学模型；贺小涵构建了以消耗成本和客户满意度为目标的数学模型，并设计了改进大邻域算法和混合粒子群算法两种算法进行求解；Mandziuk等提出了一种基于记忆算法的动态请求车辆路径问题求解的有效算法；

从上述研究中可以看出，在常规订单配送中，大部分是以最小成本为目标函数，通过改进算法求解模型，但算法的求解过程耗时长，在紧急订单中，更多的是利用配送中心剩余的车辆资源或者已完成配送任务车辆返回配送中心以专项配送的方式进行紧急订单的配送，造成配送成本高。

发明内容

针对上述存在的问题，一种紧急订单配送调度优化方法，为提高紧急订单配送的时效性，首先建立以最小配送总成本为目标函数的常规订单配送模型；在此基础上基于时间轴策略，构建最小插入成本的紧急订单配送模型；其次设计SI启发式算法及动态插入算法求解模型，最后对两阶段模型及算法进行实例验证，结果表明两阶段模型对紧急订单的处理具有可行性、订单配送的时效性高和反应快捷的特点。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：

一种紧急订单配送调度优化方法，包括

步骤一：建立以最小配送总成本为目标函数的常规订单配送模型；