基于软时间窗集配一体化车辆路径优化研究

本文主要研究问题是车辆路径问题，在此基础上加上软时间窗的约束，同时加上货物集配一体化的研究。通过遗传算法优缺点的，从而选取自适应遗传算法来优化路径，从而实现对顾客与企业都完成最优化。

带软时间窗集配一体化车辆路径研究是车辆路径优化问题的一种重要延伸。本文主要是企业既要对客户进行配送货物，同时也要收集顾客的货物出发。在此的基础上本文还引进了时间窗的概念，对顾客取货进行一定的约束。时间窗有两大类：1.硬时间窗2.软时间窗。硬时间窗我们必须提前到达必须等待，错过时间则拒绝进行服务。软时间窗我们则不需提前到达，迟到接受服务。在我们的生活中，有时会遇到硬时间窗，有时则要进行软时间窗的运用。

一、第三利润源

自上个世纪八十年代物流概念传入中国，物流作为“第三利润源”就被各行各业不断提及。经过改革开放的发展，物流行业越来越发达。在中国显著的物流行业则是顺风，申通，圆通，京东，菜鸟物流，都争相拿下这一利润源。随着国家对物流规范相继出台，绿色物流也纳入了审核的标准。现代物流的发展则是顺应时代的。每天处理将近1亿包裹，这些包裹如何处理，而不让成为白色垃圾，也成了每个物流企业考虑的问题。随着国家经济下行的压力，以及绿色物流的实施，加之人口红利的减少，人工成本的加大，第三利润源也越来越较少。各行各业都对国民经济有所贡献。现代物流，金融业，信息化则都属于国民经济的纽带。供应链物流起着纽带的作用。现代物流企业发展的好坏，不仅决定个人、企业、乃至整个国家的经济运行。一些学者研究物流对经济的影响，并没有谈到作为经济纽带的作用。改革开放的巨大成绩，以及一带一路的提出，即对国家经济与物流带来了更大的机会，同时也带来了更大的考验。

二、车辆路径问题的重要影响因素

物流的配送是一个复杂的系统工程，涉及到方方面面。众多的因素决定了物流是否能够顺利进行，货物是否能够顺利到达顾客手中。因此车辆调度则配送的成功起了重要作用。

（1）货物

货物作为物流运输中的实物流，没有货物就谈不上物流。货物既可以从配送中心发出，也可以从顾客手中聚集到配送中心。货物作为物流中的主体，本身具有自己的性质，形状，体积，重量，何时收发货物，哪种车辆适合装哪种货物，这些都是至关重要的。

（2）顾客

顾客作为货物的需求方或供求方。在现实生活中，顾客包含公司，企业，店铺，或者个人等等。顾客的要求是多种多样的。这就是上文提到的时间窗问题。客户的需求是多变的，对货物的到达就必须有时间窗的约束。

（3）车辆

做作为货物的运输的交通工具。由于货物的不同性质，选择的车辆类型不一样。每种不同类型的车都有自己最大载重量，最大容积，最大行驶距离。

（4）配送中心

配送中心作为货物的集配地。货物的收发最终都会经过配送中心，因此配送中心会对货物进行包装，拆卸，存储，运输。根据公司的需要，不同的的公司可能有一个甚至多个配送中心

（5）运输网络

运输网络包括是有各个顶点，无向边和有向弧组成。顶点则包括配送中心与客户。边、弧都有一定的限制。

（6）约束条件

约束条件包括配送中心一个还是多个，车型多少，以及车辆的最大载重量与行驶距离，最大行驶时间，车辆是只配送一条线路，以及车辆是否回到原来的配送中心。货物的要求则是保证货物的完整。

（7）目标函数

车辆路径问题中的目标函数可以使单目标优化，也可以是多目标优化。目标函数优化则包括：

①常见的优化目标是成本的优化，最为企业最想看到的就是成本的下降。这里的费用包括固定费用，车辆行驶费用，维修费用，额外费用。

②车辆最少的优化。企业在运送货物的同时，既能满足客户的要求，还能使车辆最少，从而进行优化。

③车辆类型最少的优化。企业在货物的运输证中，由于货物的固有性质，需要不同的车型运载。

④时间最短的优化。车辆在的运输中，使所以车辆的运输时间最短，同时也使顾客能够接收到服务。这样最短的时间则会为公司创造更高的效率。

⑤行驶距离最短的优化。在运输途中，所有的车辆既能满足服务，又能是距离最短。

⑥准时运输。顾客对货物的要求是越来越高，既要保证货物安全，更要保证在规定的时间内准时收货或发货。

⑦客户的满意度最高。由于客户的要求是多种多样的。客户对货物的要求时是个性话化的，对时间和空间的要求至关重要。

在现实中，我们可能优化的目标是一个，甚至是多目标的优化，具体目标根据具体情况分析。

三、基本方法

①遗传方法

在解决规模搜索中，遗传算法虽然有一定解决能力，但是容易出现两种困难。a.只能搜索局部最优，而不能达到全局最优。b.数据过大，速度太慢，超出了搜索范围。

②自适应遗传算法

自适应遗传算法是遗传算法的一种改良，他能够很好的解决遗传算法的困境。

四、结论

本文讨论的是基于软时间窗的，并且是货物集配一体化的车辆路径优化研究。同时讨论了基本方法。但是没能用模型来更好的诠释模型的有效性，这时需要后面继续探索的。同时多影响路径优化因素进行总结。（作者单位为重庆邮电大学经济管理学院）