面向超大规模物流配送的选址与运输优化方法
【专利摘要】本发明提供一种面向超大规模物流配送的选址与运输优化方法，包括聚类、选址规划和路径规划，具体为采用自下而上的聚类方法和基于指派的聚类算法相结合的方法进行计算；给定配送中心数目为p，以最小化总成本为目标计算出最佳的选址方案；比较不同配送中心数目的选址方案，综合管理成本来选择理想选址方案；根据每个聚类内部的配送点数量的需求、地理信息，计算每个配送点的配送交接的时间需求和点与点间的交通时间需求；应用蚁群算法，计算得出最佳配送路径。该种面向超大规模物流配送的选址与运输优化方法，能够有效解决由于配送点大规模增长后带来的大计算量问题，与现有选址-路径规划相比，计算开销大幅降低、效率明显提高。
【专利说明】面向超大规模物流配送的选址与运输优化方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种面向超大规模物流配送的选址与运输优化方法。
【背景技术】
[0002]配送中心选址与运输路径优化(LRP, location and routing problem),是指在给定顾客位置和仓库可能位置的情况下，确定仓库的数量、位置和车辆的运输路线，使总成本最小，同经典的设施选址问题和车辆路径问题密切相关。事实上，这两个问题可以视为配送中心选址与运输路径优化问题的特殊情况。从实践的角度来看，配送中心选址与运输路径优化是物流配送和分销管理面临的实际问题；然而从数学的角度来看，这通常可以被描述为一个组合优化问题。这是一个NP难问题，因为它包含了两个NP困难问题:设施选址(LAP, location assignment problem)和车辆路径(VRP, vehicle routing problem)。
[0003]LRP的概念最初由20世纪70年代提出。但到了 20世纪80年代后期，由于实际应用的迫切需要，LRP的研究才得到了广泛重视。在算法研究上，基于LRP是LAP和VRP两个NP问题的集合，求解上有很大的难度。目前主要应用的方法有，启发式算法、禁忌搜索算法，遗传算法。其中，启发式算法简单实用、运用比较广泛；遗传算法因为其全局搜索能力强，有效避免组合优化问题，并且在VRP问题求解上非常有效，因此可以结合启发式算法和遗传算法来求解。
[0004]21世纪以来，电子商务和物流配送相互促进、快速发展。物流配送的需求急剧增长，配送问题的规模呈爆炸性增长。在传统中，上百个配送点的LRP问题已经属于大规模问题。但在21世纪的今天，拥有上万个配送点，甚至数十万配送点的配送系统习空见惯。原有的传统算法已经无法有效应对由于配送规模增长带来的巨大计算压力。因此，设计面向超大规模物流配送的选址与运输综合优化的高效计算方法，是经济快速发展所带来的实际需求，可以有效促进我国物流的高效、集约化发展。
[0005]上述问题是在超大规模物流配送的选址与运输综合优化过程中应当予以考虑并解决的问题。
【发明内容】
[0006]本发明的目的是提供一种面向超大规模物流配送的选址与运输优化方法解决现有技术中存在的拥有上万个配送点，甚至数十万配送点的配送系统时，原有的传统算法已经无法有效应对由于配送规模增长带来的巨大计算压力的问题。
[0007]本发明的技术解决方案是:
一种面向超大规模物流配送的选址与运输优化方法，包括以下步骤:
步骤一:聚类，利用自下而上的聚类方法获得初始聚类结果，将所得初始聚类结果中的前X个类作的核为直接指派的聚类方法的初始核，再应用直接指派的聚类方法进行计算；步骤二:选址规划，给定配送中心数目为P，以最小化总成本为目标计算出最佳的选址方案；步骤三:比较步骤二得出的不同配送中心数目的选址方案，综合管理成本来选择理想选址方案；
步骤四:路径规划，根据每个聚类内部的配送点数量的需求、地理信息，计算每个配送点的配送交接的时间需求和点与点间的交通时间需求；
步骤五:根据步骤四所得计算的时间需求，应用蚁群算法，计算得出最佳配送路径。
[0008]优选地，所述步骤一中利用自下而上的聚类方法获得初始聚类结果的具体步骤为:
在初始状态时，每个配送点为一个类；
在类的容量没有达到预设上限时，相邻的类相互聚合，直至没有类可以再聚合时终止。
[0009]优选地，所述步骤一中应用直接指派的聚类方法计算的具体步骤为:
在初始状态时，确定类的个数X，X为所需求的配送车辆的数目，并选择所得初始聚类结果中的前X个类的几何中心为直接指派的方法的初始核；
在类的容量没有达到上限时，将每个零售点向最接近的类聚合后，更新类的核，直至所有配送点都已聚合到相应的类时终止。
[0010]优选地，所述步骤二的具体步骤为:
给定配送中心数目为P，求解每个配送中心最佳位置和服务对象的数学模型如下:
其中是由配送中心到配送点聚类的距离之和；
有且只有P个配送中心可供选择;
【权利要求】
1.一种面向超大规模物流配送的选址与运输优化方法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤一:聚类，利用自下而上的聚类方法获得初始聚类结果，将所得初始聚类结果中的前X个类作的核为直接指派的聚类方法的初始核，再应用直接指派的聚类方法进行计算；步骤二:选址规划，给定配送中心数目为P，以最小化总成本为目标计算出最佳的选址方案； 步骤三:比较步骤二得出的不同配送中心数目的选址方案，综合管理成本来选择理想选址方案； 步骤四:路径规划，根据每个聚类内部的配送点数量的需求、地理信息，计算每个配送点的配送交接的时间需求和点与点间的交通时间需求； 步骤五:根据步骤四所得计算的时间需求，应用蚁群算法，计算得出最佳配送路径。
2.如权利要求1所述的面向超大规模物流配送的选址与运输优化方法，其特征在于，所述步骤一中利用自下而上的聚类方法获得初始聚类结果的具体步骤为: 在初始状态时，每个配送点为一个类； 在类的容量没有达到预设上限时，相邻的类相互聚合，直至没有类可以再聚合时终止。
3.如权利要求1所述的面向超大规模物流配送的选址与运输优化方法，其特征在于，所述步骤一中应用直接指派的聚类方法计算的具体步骤为: 在初始状态时，确定类的个数X，X为所需求的配送车辆的数目，并选择所得初始聚类结果中的前X个类的几何中 心为直接指派的方法的初始核； 在类的容量没有达到上限时，将每个零售点向最接近的类聚合后，更新类的核，直至所有配送点都已聚合到相应的类时终止。
4.如权利要求1所述的面向超大规模物流配送的选址与运输优化方法，其特征在于，所述步骤二的具体步骤为: 给定配送中心数目为P，求解每个配送中心最佳位置和服务对象的数学模型如下:
其中，是由配送中心到配送点聚类的距离之和； 有且只有P个配送中心可供选择；
【文档编号】G06Q50/28GK103473612SQ201310402200
【公开日】2013年12月25日 申请日期:2013年9月6日 优先权日:2013年9月6日
【发明者】周伟华 申请人:周伟华