[发明专利]一种烟草工业成品物流投送资源的配置方法

摘要

本发明涉及物流调度应用领域，尤其是一种烟草工业成品物流投送资源的配置方法。该方法开始通过改进蚁群方法对单配送中心，带时间窗的VRP问题进行寻优求解，下面给出带时间窗的VRP问题的求解方法步骤。本发明实现烟草成品物流配送既不断档也不积压，提高烟草工业成品物流配送的效率和准确率，降低物流成本。

主权项

一种烟草工业成品物流投送资源的配置方法，其特征在于该方法包括以下的步骤：1)条件初始化：输入客户信息、需求与时间窗信息，计算各个商业客户公司之间的距离，设置各个权重参数值；假设经过第i个点的蚂蚁数量R，经过某一路径(i，j)的蚂蚁数量为r，令Q(t)＝Q(1‑r/R)；假设第q次寻优迭代过程之中，第k辆调度车辆在第r次的路径选择中选择了路径(i，j)，此前通过该车此时所在商业客户公司i的车辆数量为N_k，在引进了动态更新的Q(t)＝Q(1‑r/R)之后，信息素局部更新规则如下公式所示：${\mathrm{\&tau;}}_{ij}^{new}=(1-\mathrm{\&rho;})\&CenterDot;{\mathrm{\&tau;}}_{ij}^{old}+{\mathrm{\&Delta;\&tau;}}_{ij},\&ForAll;i,j,i\&NotEqual;j$${\mathrm{\&Delta;\&tau;}}_{ij}={\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^m{\mathrm{\&Delta;\&tau;}}_{ij}^k$令t＝0，设定路径(i，j)上信息素浓度τ_ij(0)＝max以及上下限，假设有m辆配送车辆平均处在n个客户商业公司，N_c为循环次数，初始值设为0，最多循环次数设为N_cmax，计算各个η_ij、μ_ij的值，对于因子μ_ij需要设定其上下限；${\mathrm{\&eta;}}_{ij}\left(t\right)=1/d_{0j},$其中：d_0j表示j商业客户公司距离配送中心的距离；μ_ij＝d_i0+d_0j‑d_ij，其中：d_i0示i商业客户公司距离物流配送中心的距离；d_ij为两个公司之间的距离；μ_ij值越大，表明选择路径(i，j)的情况下可节约的费用也就越高，表明某配送车辆进行选择时选择商业公司j的概率也就越大；2)将m辆配送车辆置于物流配送中心，将配送中心作为当前解的第一个点，插入禁忌表tabu_k(s)中，对于每一辆配送车辆，选择任意一个商业客户公司作为其解的第二个点，插入禁忌表tabu_k(s)中；3)遍历全配送中心的所有配送车辆，for(k＝1；k<＝m；k++)通过公式(12)计算第k辆配送车在待选择路径之间的选择概率以及是否满足下一个客户点的时间窗条件与需求量来选择下一步应该配送的客户编号，若满足以上条件，则说明第k辆配送车将开始向点j行驶，此时将j插入禁忌表tabu_k(s)之中；公式(12)：$p_{ij}^k\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{{\mathrm{\&tau;}}_{ij}^{\mathrm{\&alpha;}}\left(t\right)\&CenterDot;{\mathrm{\&eta;}}_{ij}^{\mathrm{\&beta;}}\left(t\right)\&CenterDot;{\mathrm{\&mu;}}_{ij}^{\mathrm{\&gamma;}}\left(t\right)}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{j\&Element;{\mathrm{allowed}}_k}{\mathrm{\&tau;}}_{ij}^{\mathrm{\&alpha;}}\left(t\right)\&CenterDot;{\mathrm{\&eta;}}_{ij}^{\mathrm{\&beta;}}\left(t\right)\&CenterDot;{\mathrm{\&mu;}}_{ij}^{\mathrm{\&gamma;}}\left(t\right)},& j\&Element;{\mathrm{allowed}}_k\\ 0,& otherwise\end{array}\right.;$路径集合allowed_k＝{C‑tabu_k}表示问题原有的所有可行集合减去已经记录在禁忌表中的路径集合；4)重复步骤3)，直到每辆配送车辆都找到了一条包含了所有商业客户公司的路径，受到配送车辆货运量以及时间窗的约束，每辆车将会得到若干从物流中心出发的路径回路；5)根据改进的信息素局部更新规则计算各条路径上的信息素浓度；6)在所有得到的可行路径中，得出本次寻优过程的最优解；7)对最优配送车辆走的每一条路径进行全局信息素浓度的更新；8)对2)至7)步操作进行循环，当循环次数N_c达到N_cmax或没有更优解出现，停止方法并输出最优解。