[发明专利]一种甩挂运输的任务分配方法

摘要

本发明公开了一种甩挂运输的任务分配方法，其特征是包括1.针对甩挂运输任务分配问题建立模型2、利用建立的甩挂运输任务分配模型计算甩挂车辆完成任务获得的收益3、对甩挂运输任务分配问题模型的进行编码，并利用贪婪算法生成初始种群4、利用遗传算法对初始种群优化，获得最优解5、以上述最优解的方案对应的方案作为甩挂运输任务分配问题的最优方案。本发明从计算任务收益的角度给出甩挂运输中任务分配的具体方案，能够对甩挂运输中的任务分配问题给出合理化的决策，快速给出甩挂运输中任务分配的方案，提高制定任务分配方案的效率，使方案更加合理和准确。

主权项

一种甩挂运输的任务分配方法，其特征是应用于由牵引车、挂车、车场站点、甩挂点和任务节点组成的配送网络中；将所述配送网络记为有向图V(S,R,E)；S表示由所述车场站点和甩挂点组成的点集；R表示任务节点集合；E＝{<i,j>|i,j∈S∪R}表示点集S和任务节点集合R中任意第i个节点和第j个节点之间的运输路径集合；将所述牵引车记为K＝{K1,K2,…,Kk,…,kn}；1≤k≤n；Kk表示第k个牵引车；将所述挂车记为G＝{G1,G2,…,Gg,…,Gm}；1≤g≤G；Gg表示第g个挂车；所述甩挂运输的任务分配方法是按如下步骤进行：步骤1、建立甩挂运输任务分配模型；目标函数：maxF=Σj∈Rzjwj-Σj∈R(1-zj)pj-Σk∈KΣi∈S∪RΣj∈S∪RΣt∈Sbijkxijk-Σg∈GΣi∈S∪RΣj∈S∪RΣt∈Shkgcijgyijg---(1)]]>约束条件：Σk∈KΣj∈S∪Rxijk=Σk∈KΣi∈S∪Rxijk≤u---(2)]]>Σg∈GΣj∈S∪Ryijg=Σg∈GΣi∈S∪Ryijg≤v---(3)]]>Σk∈KΣj∈Rxijk≤1---(4)]]>Σk∈KΣi∈Rxijk≤1---(5)]]>Σg∈GΣj∈Syijg≤1---(6)]]>Σg∈GΣi∈Sxijk≤1---(7)]]>Σj∈Rdjk+≥Σi∈S∪RΣj∈S∪RxijkQk+Σi∈S∪RΣj∈S∪RΣg∈GyijghkgQg---(8)]]>Σj∈Sdjk-≥Σi∈S∪RΣj∈S∪RxijkQk+Σi∈S∪RΣj∈S∪RΣg∈GyijghkgQg---(9)]]>ej≤atj≤lj                                             (10)tij+ati+wti+sti‑(1‑xijk)T≤atj                             (11)Σi∈PΣj∈Pxijk≤|P|-1---(12)]]>Σi∈PΣj∈Pyijg≤|P|-1---(13)]]>xijk,yijg,hkg,zj∈{0,1}                                       (14)式(1)表示完成任务所获得的最大收益；当zj＝1时，表示完成第j个节点的配送任务，当zj＝0时，表示没有完成第j个节点的配送任务；wj表示完成第j个节点配送任务所获得的报酬；pj表示主动取消第j个节点配送任务时所需支付的惩罚成本；bijk表示第k个牵引车Kk在运输路径＜i,j＞上的配送成本；当xijk＝1时，表示第k个牵引车Kk经过所述第i个节点到所述第j个节点之间的运输路径＜i,j＞，当xijk＝0，第k个牵引车Kk不经过所述第i个节点到所述第j个节点之间的运输路径＜i,j＞；当yijg＝1时，表示第g个挂车Gg经过所述第i个节点到所述第j个节点之间的运输路径＜i,j＞，当yijg＝0时，表示第g个挂车Gg不经过所述第i个节点到所述第j个节点之间的运输路径＜i,j＞；cijg第g个挂车Gg在运输路径＜i,j＞上的配送成本；当hkg＝1时，表示第k个牵引车Kk拖挂第g个挂车Gg，当hkg＝0时，表示第k个牵引车Kk没有拖挂第g个挂车Gg；式(2)表示第k个牵引车Kk的站点约束，u表示在运输路径＜i,j＞上所需牵引车的车辆总数；式(3)表示第g个挂车Gg的站点约束，v表示在运输路径＜i,j＞上所需挂车的车辆总数；式(4)和式(5)表示第k个牵引车Kk的访问唯一性约束；式(6)和式(7)表示第g个挂车Gg的访问唯一性约束；式(8)表示在第k个牵引车Kk拖挂第g个挂车Gg进入第i个节点时的容积约束；表示第k个牵引车Kk进入第j个节点前在运输路径＜i,j＞上所需的容载量；Qk表示所述第k个牵引车Kk的容载量；Qg表示第g个挂车Gg的容载量；式(9)表示在第k个牵引车Kk拖挂第g个挂车Gg完成第i个节点时的容积约束；表示第k个牵引车Kk离开第j个节点后在运输路径＜i,j＞上所需的容载量；式(10)表示第j个节点的时间约束；ej表示第j个节点的配送任务最早能进行配送的时间；atj表示第k个牵引车Kk拖挂第g个挂车Gg到达第j个节点的配送时间；lj表示第j个节点的配送任务最晚能进行配送的时间；式(11)表示第i个节点和第j个节点的时间约束，tij表示第k个牵引车Kk拖挂第g个挂车Gg在运输路径＜i,j＞上的行驶时间；ati表示表示第k个牵引车Kk拖挂第g个挂车Gg到达第i个节点的配送时间；wti表示第k个牵引车Kk拖挂第g个挂车Gg在第i个节点的等待时间；sti表示第k个牵引车Kk拖挂第g个挂车Gg在第i个节点所花费的配送时间；T表示为一个足够大的整数；式(12)表示第k个牵引车Kk在配送网络V中的次回路约束；P表示第k个牵引车Kk在配送网络V中访问过的节点；|P|≥2；式(13)表示第g个挂车Gg在配送网络V中的次回路约束；式(14)表示决策变量的取值范围；步骤2、对所述甩挂运输任务分配模型的进行编码并利用贪婪算法生成初始种群；步骤3、利用遗传算法对所述甩挂运输任务分配模型进行优化，从而获得最优解；步骤4、以所述最优解所对应的方案作为所述甩挂运输任务分配问题的最优方案。