區(qū)域內(nèi)多級節(jié)點(diǎn)設(shè)施運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的整體優(yōu)化不僅可以合理配置運(yùn)輸資源,有效提高規(guī)模效益,還可以提升滿足時效的運(yùn)輸服務(wù)水平,對于運(yùn)輸業(yè)運(yùn)輸水平的提升有著十分重要的作用。首先,基于多級節(jié)點(diǎn)設(shè)施分析構(gòu)建貨物運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò);其次,通過對運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)成本以及時效要求的分析,建立具有時效要求的多級節(jié)點(diǎn)設(shè)施規(guī)劃模型,在此基礎(chǔ)上加入混合節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化方案,對模型進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整;最后,通過實例分析對該模型進(jìn)行評價,驗證模型的適用性。結(jié)果表明:具有時效約束的多級節(jié)點(diǎn)設(shè)施運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型可以在有效降低運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)物流成本的基礎(chǔ)上,滿足運(yùn)輸過程中的時效要求。
【部分圖文】：

1.1 問題描述與假設(shè)運(yùn)輸企業(yè)在貨物運(yùn)輸過程中,經(jīng)常會發(fā)生運(yùn)輸車非滿載運(yùn)輸、運(yùn)輸路線不合理以及運(yùn)輸時效達(dá)不到客戶要求等情況,一方面增加了運(yùn)輸企業(yè)的車輛成本和貨損成本,另一方面導(dǎo)致運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)管理混亂、運(yùn)輸路徑擁擠,降低了運(yùn)輸效率和服務(wù)質(zhì)量[13]。針對上述情況,運(yùn)輸公司在一定時間內(nèi)把貨物集中到二級倉,再按照不同目的地將貨物發(fā)往一級倉和網(wǎng)點(diǎn)(如圖1所示),利用配送中心之間的干線通道進(jìn)行大規(guī)模運(yùn)輸,產(chǎn)生規(guī)模效益來降低運(yùn)輸成本[14-15]。本研究主要解決的問題就是在現(xiàn)有運(yùn)輸配送網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)布局的基礎(chǔ)上,以最小化運(yùn)輸總成本和最小化運(yùn)輸時間為雙重約束[16],建立運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型,確定各級倉庫與網(wǎng)點(diǎn)之間的配送關(guān)系,實現(xiàn)高效配送的全局規(guī)劃。

分析圖2與圖3的結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn),在求解本模型過程中,自適應(yīng)遺傳算法AGA)與遺傳算法(geneticalgorithm, GA)、粒子群算法(particle swarm optimizalion,PSO)相比有著更好的表現(xiàn)。GA在40代后開始趨于平緩,PSO在30代后開始趨于平緩,且容易陷入局部最優(yōu),而AGA有著更好的迭代結(jié)果,可以避免早熟,提高模型求解效率。圖3 自適應(yīng)遺傳算法與粒子群算法適應(yīng)度對比圖

自適應(yīng)遺傳算法與粒子群算法適應(yīng)度對比圖
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