快递公司车辆路径优化的多重性节约里程法外文翻译资料

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快递公司车辆路径优化的多重性节约里程法

Junchao Liu¹, Wei Liu¹, Yuhong Liu²

College of Transport and Communications, Shanghai Maritime University (China)

²Department of Mechanical and Industrial Engineering, University of Toronto (Canada)

liujc0723@163.com. *Corresponding author weiliu@shmtu.edu.cn. liuyuhongsh@gmai.com

研究目标：针对我国最大的民营快递服务提供商顺丰公司的流通通勤和交叉通勤的无序性，以此为基础，利用节约里程法对车辆路径和资源进行优化。提出了创新的节约里程法，并将其应用于顺丰各配送中心，形成了一种“多元”的节约里程法，既节约了成本，又保证了时效性。该方法可以推广到所有的快递公司，从而得到优化的运输路线。

研究设计/研究方法/研究途径：本研究针对快递公司的特殊运输需求，基于节约里程法对快件航线进行优化，采用多种动态节约里程法，考虑快递公司的时效性要求，实现成本与时效性的平衡。

研究结果：本文提出了一种兼顾成本和时效性的新方法来优化快递公司的车辆路线，通过案例计算验证了所建立的模型和求解方法的有效性。

实际意义：通过建立目标模型和参数，快递公司可以保持成本和及时性之间的平衡，实现车辆路线的优化，这是一种普遍的做法。

创新/价值：本文提出了创新改进，以顺风快递公司为例，节约里程法可以应用在每一个快递公司的配送中心，确保平衡成本的改进和实效性的提升，并对快递企业的交通网络的优化和路径优化有着巨大的现实意义。

关键词：快递公司，节约里程法，车辆路径优化，多重路径，约束条件，顺丰公司

1.简介

近年来，中国快递行业在激烈的竞争中发展迅速，前景广阔。快递公司最重要的竞争力影响因素是时效性，以及影响时效性的问题，但是关于快递公司陆地运输的研究还比较少。学者们对用节约里程法解决VRP问题做了大量的研究。M.Dror和P.Trudeau提出了一个随机车辆路径问题，并引入了一种改进的节约里程法，这种方法能使预期成本最小化并且重新规划了车辆路径。Liu和Liu(2007)研究了车辆配送路径问题，基于传统守恒法的基本原理，提出了一种改进的节约准则，并通过实例说明了改进的节约算法，与传统的节约算法相比，可以缩短运输距离，降低运输成本。一份报告总结了关于动态车辆路径问题的文献综述的结论，并以此类问题的实际应用为例，详细研究了最先进的动态车辆路径优化状态。。最新的一项调查从信息质量和演化的角度对路由问题进行了分类，引入了动态性的概念，并对动态车辆路径选择问题的应用和解决方法进行了全面的综述(Pillac, Gendreau Gueret amp; Medaglia, 2013)。现有的和更多的关于物流车辆路径优化的研究是从节省成本的角度考虑的，如Cao, Zheng, Li, Yang and Lian(2008)。他们研究了在复杂路网中，考虑车辆成本和里程成本的单路多载多卸城市取货问题。

以上这些研究一般针对的是物流企业和配送企业，与快递公司有很大的不同。不同之处在于快递公司的时效要求较高，一般都是按照“先考虑限制条件，再考虑成本”的规定。快递公司应该同时考虑运输成本和及时性要求。

本文从快递行业特殊的运输需求出发，以顺丰快递公司为例，通过节约里程法对车辆路径进行优化，然后利用多重动态节约里程法，结合时效性需求，在成本与限制之间进行权衡。这对快递企业的运输网络路径优化具有重要意义。

2.节约里程法

节约里程法本质上是一种启发式算法，它从科学的角度发展出一条合理的路径，使整个配送成本最低，有助于提高车辆的利用率，往往适合解决大规模的问题。

q_i(i=1,2，hellip;n)：表示客户i的需求

Q_k (k=1,2hellip;k)：表示卡车k的装载能力

G：表示所有客户的集合，G={1,hellip;n};

G₀=G U {0},{0}代表配送中心

G_k：表示由k卡车服务的客户集合

D_k：表示k卡车最大行驶距离

C_ij：表示从客户i到客户j的所有卡车运输费用。

n：表示需要服务的顾客总数

t_ij：标明从客户i到客户j的时间。

t_i：显示从配送中心到客户i的时间

ET：表示任务i的最早允许开始时间

LT：表示任务i的最晚允许结束时间

y_ijk= 1，从i运输到j

0.其他

X_ik= 1，完成订单的顾客i

0，其他

W₁, W₂：每个目标的权重

mu;_ij：从客户i到j的距离

delta;_k ：卡车k空载行驶成本系数

根据上述条件，设定目标函数和约束条件，建立优化物流路径的数学模型：

Z=w₁minsum;^K_k=1sum;ⁿ_i=1sum;ⁿ_j=1C_ijy_ijk w₂minsum;^K_k=1sum;ⁿ_i=1-delta;_kq_ix_k

约束条件：

目标函数表示最优总成本。

约束条件:函数(1)约束运输车辆的载货能力。函数(2)、(3)限制到达和离开配送点的车辆数量为1辆。函数(4)表示一个配送点仅由一辆货车完成。函数(5)表示每辆车经过的配送点数量不能超过配送点的总数。函数(6)表示每辆车的行驶距离不能超过最大行驶距离。函数(7)表示所有配送点都已装货。函数(8)确保每个配送点仅由一辆卡车完成，所有配送点均由这m辆汽车完成。

2.2。解决了保存算法

节约里程法所使用的几何原理是三角形两边的长度之和必须大于第三边。已知O是分拣站，从O出来的货物被运送到分拣站A和B，从O到A、B的距离分别为a和b。如图所示，它形成了两种传统的运输模型。

图左：分别从O到A、B两点 图右：从O依次到A、B

在左图中，配送距离为2x (a b)，在右图中，配送距离为a b c，显然，前者需要更多的里程。因此，节约里程法的核心是将两个回路合并成一个回路，使总运输距离最小化，直到达到车辆装载极限，然后优化下一个回路。

3.节约里程法实际应用

顺丰公司是中国最大的民营快递服务提供商，自1993年成立以来，一直为广大客户提供国内和国际快递解决方案。建立了广泛的业务部门，包括研发、物流、取货配送等，业务遍及全国(含港澳、台湾)，并建立了覆盖韩国、新加坡、马来西亚、日本、美国的国际网络。

为了验证该方法的有效性，以中国顺丰公司为例，从顺丰公司华东地区随机抽取7个点。以杭州站为原点，假设每个分拣站的需求等于分拣站处理快递的数，我们得到以下数据:

表1：某些城市的快递需求(单位:百万单/天)

同时，我们使用城市之间的实际公路里程来表示城市之间的距离，从而避免了直线距离造成的误差：

表2：部分城市间公路距离（单位:km）

本文估算每公里运营成本：7.1吨位货车和11.2位吨货车运营成本分别为2.09元/公里、2.55元/公里。

首先，计算同一路线的节省距离。

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