[发明专利]一种基于空间区域划分模型的三维装载优化方法

说明书

本发明属于智能运输处理技术领域，涉及一种基于空间区域划分模型的三维装载优化方法，包括利用满足约束条件的下式作为优化目标构建基于配送车辆车厢空间区域划分的三维装载优化模型，基于遗传算法GA和禁忌搜索算法TS的GA‑TS混合优化算法对上式进行求解，获得最优的装载方案。本发明的方法包含空间区域划分选择策略和三维装载优化算法设计，可以优化车厢三维装载空间布局，提高车辆装载率，减少车辆使用数量，有助于物流资源的有效整合与优化配置，进而有利于完善城市物流配送系统，实用性强，值得推广。

技术领域

本发明属于智能运输处理技术领域，具体涉及一种基于空间区域划分模型的三维装载优化方法。

背景技术

三维装载优化问题主要是指给定一定数量不同类型的货物，且不同类型的货物具有不同的长、宽、高，同时给定一定数量的配送车辆，要求将所有的货物按顺序装入三维车厢中，并满足一定的约束条件，实现需要的配送车辆数最少的问题。

在城市物流配送过程中，一个有计划、有组织的车辆装载方案可以提高配送车辆的容积和载重利用率，进而提高配送服务的效率。因此，在三维装载优化过程中，如何提高配送车辆装载率，控制运输成本，提高配送效率是物流中心亟需解决的问题之一。

在现实的城市物流配送过程中，除了需要考虑上述约束之外，还需要考虑货物的体积，即三维装载约束，如洗衣机空调等大件物流的装载和配送问题。同时，每个客户的需求以及货物的规格大小均有所差异，配送过程中还需要结合货物装载方式与客户访问序列相关的特征，遵循后进先出，先下后上等约束条件。因此，在优化配送路径时，应结合实际情况考虑货物的三维装载约束，由此建立的优化模型所求得的解才是符合现实情况的解。

而目前的城市物流配送研究中，相关学者在求解最优配送路径时，一般较少考虑货物的体积约束，即在构建相关优化模型和设计求解算法时，并较少考虑货物的三维体积，在这样的假设前提下，配送方案的优化往往只受车辆的最大载重量、客户需求和客户位置等因素的约束。可是由于不同客户对商品类型的需求不同，这大大增加了三维装载优化的复杂性，进而导致城市三维装载物流配送过程中经常出现车辆装载率低，空载率较大的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于空间区域划分模型的三维装载优化方法，以便解决上述提到的技术问题。

本发明的技术方案是：

一种基于空间区域划分模型的三维装载优化方法，包括：

根据不同客户配送商品的类型和货物规格大小确定合理的车辆空间分区模式，对配送车厢区域进行合理分区，确定各个区域大小以及每个车厢区域空间最多可装载情况；

利用满足约束条件的公式(1)作为优化目标构建基于配送车辆车厢空间区域划分的三维装载优化模型，

其中，Z是配送车辆装载率，K是配送车辆的集合，K＝{k|k＝1,2,3,...,h}，V_k是车辆k车厢的最大装载体积，是配送车辆k区域d内装载货物总体积，y_0ik是一个决策变量，表示若配送车辆k从配送中心驶向客户点j，则y_0ik＝1，否则，y_0ik＝0；

基于遗传算法GA和禁忌搜索算法TS的GA-TS混合优化算法对式(1)进行求解，获得最优的装载方案。

优选的，所述公式(1)满足的约束条件如下：

(1)配送车辆上每一区域内货物的数量是该配送车辆所服务的所有客户需求货物的合集，