O.R.运输规划在货运代理公司的创新应用tabu搜索算法的综合业务运输规划问题外文翻译资料

 2022-08-11 15:04:13

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O.R.运输规划在货运代理公司的创新应用tabu搜索算法的综合业务运输规划问题

摘要

综合运营运输规划问题扩展了传统的车辆路径和调度问题，它通过涉及分包商的部分请求外包的可能性来实现。摘要提出了一种基于tabu搜索的综合规划问题的求解方法。现有文献中讨论车辆路径选择与外包结合的方法只考虑了一种特定类型的分包。本文描述和探索了一个复杂的情况下，一个自己的车队和几种类型的分包合同是用来满足要求。由于该方法包含了一些新的方面，目前还没有文献报道，tabu搜索被扩展到特殊类型的动作。在计算结果的基础上，对成本结构进行了分析，以探讨长期规划问题，即保持自己的车队是否有利可图以及在何种程度上是有利可图的。

  1. 介绍

外部采购，也称为垂直分工，意味着公司从第三方购买一些项目，如供应商的零件或服务(Grochla, 1980)。然而，根据预先确定的标准，在一个孤立的比较中，对于每一件商品或服务，这个决定并不会被简化为“非此即彼”的意义上的“非买即买”。相反，传统的“买或不买”决策演变为对相关物品的参考分析(Wellenhofer-Klein, 1999)。这种分析的一个主要影响是外包企业的成本水平和结构(Zapfel, 2000)。特别是，“要么生产，要么购买”的决定也适用于运输部门。大多数货运代理公司降低自己车队的运力，远远低于总需求的变化限度。为了获得足够的运输资源来满足需求，需要额外的外部运输公司。实际上，货运代理企业不仅要通过路由和调度自己的车队，还要通过委托外部独立的货运公司来选择外包的运输任务来实现自己的要求。使用自己的交通工具执行任务被称为自完成，而涉及外部载体被称为再收缩。与外部承运人一起，对其服务的付款规则(分包类型)进行了定义。本文所研究的问题在于以最低的履行成本构建一个履行计划，假设固定的有限规模的自己的车队和预先定义的类型的分包。这个问题被称为综合交通规划问题(ITPP)。本文在实际分析的基础上，提出了一种求解问题的tabu搜索算法。这个问题已经测试了自己车队的几个型号，以便调查关于可用车辆容量的长期问题。第2节概述了该问题的实际动机。第3节简要介绍了解决这个问题的现有方法。第4节介绍了我们对该问题的处理方法，并给出了该问题的数学模型，第5节给出了解决方法，第6节给出了计算结果。第7节给出结论和对未来研究的建议。

  1. 货运代理公司的业务规划

我们分析了一个中型货运代理公司使用自己的车辆和外部分包商在德国几个地区的业务。这家运输公司从客户那里收到的货运量少于一卡车。分析表明，只有大约30%的请求是由公司自己的车队完成的(Kopfer等人，2006年)。除了使用自己的车队外，该公司还长期雇佣分包商，并将剩余的请求转发给独立公司外部运营商。规划决策是由调度程序分层决策的，调度程序只支持纯车辆路径问题的规划软件，而不支持再收缩。手动规划过程按以下方式执行:首先将最吸引人的请求分配给自己的车辆。请求的吸引力是根据其相应的利润贡献来估计的。对于驻扎在一个仓库内的自己的车辆，建立了环线，其中包括请求的取货和交货地点。自有车队的成本由两部分组成:可变成本和固定成本。可变费用取决于游览的时间长短。这些费用是根据每一旅行单位的固定费率计算的。固定成本包括摊销成本、税金和司机工资。这些成本是突出的(图1a)，而请求的边际可变成本相当低。因此，它的目标是最大限度地利用自己的船队。

接下来，不计划由自我实现来执行的请求被转发给分包商。有些分包商经常被货代雇用，而且几乎完全由货代雇用。构建完整的tour的请求集群可以转移给这些分包商。因此，专门雇用的分包商从货代那里收到整车整车的货物。这组专门雇用的分包商被分成两组，采用不同类型的分包。对第一组来说，满载货旅游的付款是按旅游基础计算的，使用商定的每个旅游单位的费率和转让旅游的长度。每辆车的运价比每辆车的相应成本率要高，因为它涵盖了分包商固定成本的一部分(图1b)。对于货代来说，没有与更换行程相关的固定成本。这种类型的再收缩的优点是成本只在车辆真正使用时出现，而且成本与车辆的利用率成正比。

第二种分包适用于第二组专门雇用的分包商。它包括按日向货运公司付款。在这种情况下，外部承运人可占用约定的旅行距离和时间限制。他每天都有固定的收入，而且还得满足所有转游的要求。货代的成本与车辆使用率无关(图1c)，仅当使用了分包商的车辆时才会产生这些成本。相关成本相对较高，因此，只有实际使用每日限额才能达到盈亏平衡点。在实践中，这种子压缩类型用于执行那些不适合高效车辆路线的请求，或者运行到不可能实现良好集群的方向。

图1所示。履行费用:(a)自有车队的车辆;(b)分包商的车辆按巡回付款;(c)分包商的车辆按日付款;(d)向独立承运人提出的要求

第三类分包合同适用于没有专门雇用的独立分包商。这种类型的再收缩被称为货运合并。对于货运合并，支付的金额取决于外部承运人的服务，而不是其资源的使用。这适用于分包商，他们通常将不同托运人的整车货合并到一个单独的行程中。每个托运人支付给分包商的费用是根据他自己的要求所引起的货物流量，而不是根据旅行距离，因为由不同托运人的要求所引起的整个旅行的长度是一个托运人所不知道的。这种以货运流量为基础的运费计算方法在1994年国家控制的价格管制期间在德国实行，直到现在仍然具有最高的实际意义(Kopfer和Krajewska, 2007)。与车辆路由类似，通过货运合并方式执行请求的成本是针对每辆车辆单独确定的。这将导致请求分组，这类似于车辆路由中的请求集群。为了更清楚地区分车辆路由和货运合并，货运合并请求的子集被称为bundle，而不是cluster。在计算运费时，考虑的不是集群的路由，而是集群的流。与车辆路由一样，整个运输的负载不能超过车辆的容量，因为一个包的请求是打算由一辆车来运输的。捆绑反映了成本节约，可以通过将一个托运人的多个请求分配给承运人的一个车辆来实现。在货物合并的基础上发出的一组请求通常产生一辆小卡车的货物，但是一大包请求也可能构成一辆大卡车的货物。一个包的流必须确保该包的每个请求的货物从其来源(提取位置)到达其接收位置(交付位置)。单个请求的货物流可以被转移到同一包的其他请求的位置，然后与它们结合到公共弧线上的联合流中，而每个请求的货物必须通过适当的流到达其接收器。因此，对于每个请求一定存在路径（）的取货地点到交货地点，路径标识商品流所使用的弧线从取货点到送货点的路上。单个路线上的流由路径使用该arc的所有请求的组成。货物拼箱是指在货物总量必须最小化的情况下，为每一捆货物建造可容许流量的过程。运费的计算是根据单弧线上的流量来完成的。对于两个地点之间的每个电弧，费用是根据电弧的长度和在此电弧上流动的货物数量来计算的。

一组请求的总运费等于将一组请求的货物从源位置运送到接收位置所需的所有弧的费用之和。对于一个简单的车辆路径选择问题(VRP)(比较，例如，Braysy和Gendreau, 2005)，最小化单个bundle的成本在于找到包含该bundle所有节点的完整图的最小生成树。生成树是唯一可接受的解决方案，因为每个客户的节点必须连接到仓库，并且由于货运函数是凹形的，从仓库到每个客户只能有一条路径。每棵生成树代表了一个解决方案，用于确定所有相关请求从仓库到客户位置的货物流，而每个arc的权重由其运费给出。以最小的运费成本确定一个生成树是一个复杂的任务，不能用一个简单的算法来解决，比如Kruskal算法，因为一个弧的运费取决于所考虑的生成树本身的结构。在考虑弧的长度和重量的非线性情况下，通常存在商定的运费率。考虑到节点之间的距离，生成树的弧长之和是满足客户要求的路由长度的下界。但是在货运合并中，生成树弧的权重不是由它们的长度给出的，而是由运费给出的。弧的货运费占车辆的利用率这个弧,取决于流,而每个距离单元数量高于通常费率申请旅行距离,由于车辆必须执行空里程为了满足下一个请求。对于拾取和交付问题与时间窗口(PDPTW)，情况要比VRP复杂得多。对于一个PDPTW，由货运合并产生的优化问题包含一个广义的最小费用流问题。该流程由一个图表示，该图将每个取货地点与其对应的交货地点连接起来，并将联合弧线上的流程组合起来，以减少产生的运费。货运合并是指将请求转发给独立的承运人，并不意味着执行请求的任何附加规范。时间窗口必须满足承运人，但他们不影响数额的运费支付的情况下，货运合并。运费的分布函数（距离，重量）。在图1 d显示了减少关税的形状函数。对于整个ITPP的解决方案来说，对于那些还没有被盈利规划到任何一条线路上的自有或租用车辆的剩余请求来说，集运是有益的，因为这种实现方法是相对昂贵的。

联合使用自己的车队和分包有两个主要优势。首先，货运代理在运量方面面临着巨大的需求波动(Chu, 2005)。由于请求的数量在短时间内变化，运输资源的灵活能力避免了未充分利用的自有车队的固定成本。二是通过转包产生了积极的协同效应。请求集可以很好地划分到集群中，包括自我实现和不同的子压缩类型。这将导致全球履行成本的降低。在车辆旅行中尽量减少空车的移动，并实现更好的运力利用，而不兼容的请求则以低于卡车载重量的货物包的方式出售。

  1. 文献综述

目前只有少数几种方法涉及到通过分包来扩展车辆路径。它们每个都认为请求是独立的装运合同，与小于卡车装载量相关，不允许分割。所有的方法都关注于最小化给定请求集的实现成本。为了自我实现，现有的方法引入了同质(Pankratz, 2002, Schonberger, 2005)或异质(Chu, 2005, Greb, 1998, Savelsbergh和Sol, 1998, Stumpf, 1998)车队的使用。车队驻扎在一个仓库(1998年Greb除外)，每辆车都有预先设定的最大容量。根据车辆路径选择和调度的结果，构建了所有车辆的循环路径，这些路径在遍历过程中产生了实现成本。固定成本大多被忽略。只有Chu(2005)总结了所有车辆的固定成本。Stumpf(1998)假设只分摊固定费用的一部分，这取决于所使用车辆的利用率。根据距离标准，在所有的方法中，可变成本取决于旅行的长度。此外，在Greb(1998)和Pankratz(2002)中还包括了旅行长度的时间标准。自我实现的成本是根据每距离(和时间)单位的恒定关税计算的。

现有的每一种方法都只引入一种类型的子收缩。通常假定外部货运承运人是同质的。它们都为请求执行提供了相同的条件和相同的关税。不同的方法适用于不同类型的次收缩。不同类型的次收缩反映了不同程度的复杂性。其中一些与纯粹的运费计算有关，而在其他情况下，则涉及到次收缩集群内的优化过程。

Bolduc等人(2008)和Chu(2005)执行简单的请求转移，这代表了最直接的细分方法:将单个请求独立于所有其他请求出售给外部货运承运人。这些请求是在统一的条件下提交的，根据每一距离单位的固定费用，考虑到请求的取件地点和交付地点之间的距离。

一些方法假设完整的巡回被转移到分包商(Savelsbergh和Sol, 1998年，Stumpf, 1998年)。如果从分包商处租用一辆整辆汽车，这种情况具有实际意义。运费的计算方法是基于可变成本的，与自我实现时的计算方法相对应。考虑到固定成本，车辆可以以不同的方式租用。在1998年的Stumpf中，假定第三方的车辆是在需要时短期租用的。因此，固定成本部分由车辆和司机的工作时间来承担。1998年，在萨维尔斯堡和索尔，部分车辆被永久租用。这些车辆不能被归还，而车辆的其他部分在短时间内被租用。在这两种情况下都不涉及固定费用，但由于采用了费用结构，租用车辆的数目减至最低。

参数化的子收缩方法结合了上述两种可能性。在这里，运费成本计算结果是根据预先定义的价格对每个请求进行单独的价格评估，乘以使用不同标准定义的调整参数，如距离(Schonberger, 2005)或重量(Greb, 1998)。为了计算调整参数的取值，构造了虚拟车辆的附加路径。

Pankratz(2002)考虑了基于非线性货运函数的货运合并。该问题被建模为一个多商品网络流问题:将小于卡车负载的请求捆绑在一起，并搜索通过给定运输网络的最小成本流。运费最小化问题本身是一个非线性网络流问题和分配问题的组合。这是一个np困难的优化问题。每捆货物的成本是根据一个函数单独计算的，该函数依赖于两个变量:运输距离和运输货物的数量。

针对车辆分包延伸路径问题，提出了几种优化方法:从楚节省修改算法(2005)和微扰metaheuristic Bolduc et al。(2008),(1998)和一组分区在Stumpf branch-and-price Savelsbergh算法和索尔(1998)在Grebtabu搜索(1998)和Stumpf(1998),模拟退火-斯坦普(1998)和一个迷因算法在勋伯格硕士Krajewska,H. Kopfer /欧洲运运学杂志197(2009)741-751 743(2005)(参见Kopfer和Krajewska(2007)对这些方法的广泛比较)。

4．综合交通规划问题

我们的方法研究了ITPP的解，即应用自补的货代和第二节中提出的三种不同的次收缩类型的组合优化问题。我们专注于运输问题，不考虑额外的包装限制。

4.1规划框架

假设有一个由n个请求组成的集合R需要被服务。每个请求的特点是通过运输的数量以及提货操作和交付操作，和的集分别表示被送达的接货作业集合，P=是全套的2n 2操作包括开始操作和返回操作在仓库。每个操作由三个参数描述: 经营地点，操作的时间窗口（，），以及操作的持续时间，可以计算出在和之间的距离，集合L表示2n 2 ITPP的位置

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