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倉庫配送線路規劃的幾種方法
車輛路徑問題VRP(Vehicle Routing Problem),又稱車輛調度問題,通常可以描述為:對一系列裝貨點和卸貨點,組織適當的行車路線,使車輛有序地通過它們,在滿足一定的約束條件(如貨物需求量、發送量、交貨時間、車輛運量限制、行駛里程限制、時間限制等)下,達到一定的目標(如路程最短、費用最少、時間盡量少、使用車輛臺次數盡量少等)。對這個問題的研究比較多,現在還是許多物流專業大學生畢業設計的熱門題材。
當前,解決VRP問題已經很少靠手工操作了,基本都是在TMS中有相應的模塊,輸入基礎數據后直接得出推薦的最優路線。總結起來,解決VRP問題的常規方法,主要包括以下這些。
一、定性方法。主要有經驗判斷法,綜合評價法。這些方法配以GPS導航,可用性還是比較強的,起碼王二的倉庫里主要就是這么用的。
二、定量方法
1、貨物調撥規劃
指的是當一個企業的產品有多個供應商和多個市場時,需要決定產品從不同供應地到不同市場的分撥方案,即如何在多個供應地和多個需求地之間合理調配貨物,在滿足需求的前提下實現總運輸成本的最小化。可采用的方法包括:圖上作業法、表上作業法(西北角法、閉回路法、位勢法等)。
2、車輛路徑優化
(1)單一車輛配送
一般以行車時間最短、距離最短或費用最小為優化目標,也稱為最短路徑問題,通常采用的方法有:多階段動態決策法、Dijkstra方法、旅行商問題模型、中國郵遞員問題等。
(2)多車輛路徑問題
一般描述為:某倉庫要為多個客戶提供服務,已知每個客戶的地理位置及貨運需求量,倉庫需要調用多輛貨車來滿足這些客戶的需求,每輛汽車的載重量一定,要求確定為這些客戶提供服務的貨車數量,并為每輛車分配一定的服務客戶;同時,確定每輛車的行駛路徑(或服務順序),使總成本(如距離、時間等)最低,可以采用的方法包括:掃描法、里程節約法等。
當然了,隨著AI技術的興起,一些更智能的方法已經應用于實際工作中,比如模擬退火算法、禁忌搜索算法、遺傳算法、蟻群算法和神經網絡方法等。
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